2022年7月29日北美放射学会（RSNA)，与美国神经放射学会和美国脊柱放射学会，发起了“RSNA颈椎骨折AI挑战赛”，探索人工智能(AI)是否可以用于帮助颈椎损伤的检测和定位。
为应对这一挑战而编译和策划的国际影像数据集是同类数据集中最大和最多样化的之一，包括详细的临床标签、放射科医生注释和分割。
“今年RSNA人工智能挑战赛的一个独特方面是数据的巨大多样性，”他说埃罗尔·科拉克，医学博士，FRCPC医学影像学系的助理教授多伦多大学加拿大安大略省。“我们的团队收集了来自6大洲9个国家12个机构的颈椎ct数据集。此外，今年的比赛将采用多种方式标注数据，包括检查级别标签、椎体分割和图像级别边界框。”
在美国，每年发生超过100万例脊椎骨折和超过17000例脊髓损伤。脊柱骨折最常见的部位是位于颈部的颈椎。老年人尤其脆弱，由于退行性疾病和骨质疏松症的叠加，骨折在影像学上更难发现。
成人脊柱骨折的影像学诊断现在几乎只与计算机断层扫描(CT)代替x光。快速发现任何椎体骨折的位置对于防止创伤后神经系统恶化和瘫痪至关重要。研究人员希望人工智能能够帮助快速识别和定位骨折。
为了创建地面真相数据集，挑战规划工作组收集了来自六大洲12个地点的成像数据，包括1400多例诊断为颈椎骨折的CT检查，以及大约相同数量的阴性检查。脊柱放射学专家ASNR而且ASSR提供专家图像级别的注释，这些图像显示任何颈椎骨折的存在、椎体水平和位置。
在挑战赛中，参赛者将尝试开发机器学习模型，以匹配放射科医生在检测和定位包括颈椎在内的七根椎骨骨折方面的表现。
Colak说:“为应对这一挑战而开发的机器学习模型可以帮助放射科医生和其他医生检测骨折，这可能是一项艰巨的任务，从而促进患者的护理。”“这些模型在服务不足、接触神经放射专家有限的地区可能特别有价值。此外，这些模型可以通过优先为放射科医生在大量临床环境中复查阳性CT扫描来帮助患者护理。”
的RSNA颈椎骨折AI挑战是否在由?提供的平台上进行Kaggle公司。，并向所有人开放。竞赛阶段将于10月结束。表现最好的10名选手将获得总共3万美元的奖励。
获奖者将在芝加哥麦考密克广场举行的RSNA第108届科学大会和年会(RSNA 2022, 11月27日- 12月1日)的AI展示会上获得认可。
欲了解更多关于挑战的信息，请访问RSNA.org/AI-image-challenge
2022年8月3日,
