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Initial upload: MICCAI FLARE 2026 AutoMSC baseline models

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  1. .gitattributes +23 -0
  2. Dataset001_BrainMets/README.md +37 -0
  3. Dataset001_BrainMets/figures/01_boxplot_dsc_nsd.png +0 -0
  4. Dataset001_BrainMets/figures/02_case_sampling.png +3 -0
  5. Dataset001_BrainMets/figures/03_roc_prc.png +3 -0
  6. Dataset001_BrainMets/figures/04_confusion_matrix.png +0 -0
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  8. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset.json +23 -0
  9. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset_fingerprint.json +1743 -0
  10. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_0/checkpoint_best.pth +3 -0
  11. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_1/checkpoint_best.pth +3 -0
  12. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_2/checkpoint_best.pth +3 -0
  13. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_3/checkpoint_best.pth +3 -0
  14. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_4/checkpoint_best.pth +3 -0
  15. Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/plans.json +421 -0
  16. Dataset002_MU_Glioma/README.md +35 -0
  17. Dataset002_MU_Glioma/figures/01_boxplot_dsc_nsd.png +0 -0
  18. Dataset002_MU_Glioma/figures/02_case_sampling.png +3 -0
  19. Dataset002_MU_Glioma/figures/03_roc_prc.png +3 -0
  20. Dataset002_MU_Glioma/figures/04_confusion_matrix.png +3 -0
  21. Dataset002_MU_Glioma/figures/05_fp_fn_cases.png +3 -0
  22. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset.json +30 -0
  23. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset_fingerprint.json +5955 -0
  24. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_0/checkpoint_best.pth +3 -0
  25. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_1/checkpoint_best.pth +3 -0
  26. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_2/checkpoint_best.pth +3 -0
  27. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_3/checkpoint_best.pth +3 -0
  28. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_4/checkpoint_best.pth +3 -0
  29. Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/plans.json +384 -0
  30. Dataset003_UCSD_PTGB/README.md +23 -0
  31. Dataset003_UCSD_PTGB/figures/01_boxplot_dsc_nsd.png +0 -0
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  41. Dataset003_UCSD_PTGB/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/fold_3/checkpoint_best.pth +3 -0
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  43. Dataset003_UCSD_PTGB/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/plans.json +371 -0
  44. Dataset004_PICAI/README.md +41 -0
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.gitattributes CHANGED
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33
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34
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35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
33
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
34
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35
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
36
+ Dataset001_BrainMets/figures/02_case_sampling.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
37
+ Dataset001_BrainMets/figures/03_roc_prc.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
38
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39
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40
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50
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51
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52
+ Dataset005_LUNA25/figures/05_fp_fn_cases.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+ Dataset061_PETWB_Lung/figures/03_roc_prc.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+ Dataset061_PETWB_Lung/figures/05_fp_fn_cases.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
56
+ Dataset062_PETWB_Liver/figures/02_case_sampling.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
57
+ Dataset062_PETWB_Liver/figures/03_roc_prc.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
58
+ Dataset062_PETWB_Liver/figures/05_fp_fn_cases.png filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
Dataset001_BrainMets/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,37 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ## Dataset001_BrainMets
2
+
3
+ Task: Multi-class tumor segmentation (necrotic core, enhancing tumor, edema) on brain MRI (T1, T1c, T2, FLAIR) + primary tumor origin classification (binary: NSCLC vs Breast carcinoma)
4
+
5
+ Note: The classification head outputs 3 classes (0: NSCLC, 1: Breast carcinoma, 2: Other origin — present in the full training cohort but excluded from this public dataset). Since no label-2 cases appear in the public split, AUROC/AUPRC are computed as binary using the class-1 (Breast carcinoma) probability against class-0 (NSCLC).
6
+
7
+ ### Per-Fold Results — Segmentation
8
+
9
+ | Fold | DSC (necrotic) | DSC (enhancing) | DSC (edema) | DSC mean | NSD (necrotic) | NSD (enhancing) | NSD (edema) | NSD mean |
10
+ |------|----------------|-----------------|-------------|----------|----------------|-----------------|-------------|----------|
11
+ | 0 | 0.693 | 0.541 | 0.633 | 0.622 | 0.761 | 0.659 | 0.710 | 0.710 |
12
+ | 1 | 0.634 | 0.605 | 0.485 | 0.575 | 0.719 | 0.732 | 0.602 | 0.684 |
13
+ | 2 | 0.591 | 0.664 | 0.544 | 0.599 | 0.679 | 0.828 | 0.733 | 0.746 |
14
+ | 3 | 0.589 | 0.553 | 0.399 | 0.514 | 0.629 | 0.669 | 0.527 | 0.608 |
15
+ | 4 | 0.621 | 0.601 | 0.633 | 0.619 | 0.713 | 0.699 | 0.697 | 0.703 |
16
+ | **Mean** | **0.626** | **0.593** | **0.539** | **0.586** | **0.700** | **0.717** | **0.654** | **0.690** |
17
+ | **Std** | **0.042** | **0.049** | **0.100** | **0.045** | **0.050** | **0.068** | **0.087** | **0.051** |
18
+
19
+ ### Per-Fold Results — Classification
20
+
21
+ | Fold | AUROC | AUPRC | Bal Acc | F1 |
22
+ |------|-------|-------|---------|------|
23
+ | 0 | 0.849 | 0.824 | 0.764 | 0.776 |
24
+ | 1 | 0.848 | 0.840 | 0.772 | 0.766 |
25
+ | 2 | 0.938 | 0.867 | 0.840 | 0.771 |
26
+ | 3 | 1.000 | 1.000 | 0.955 | 0.921 |
27
+ | 4 | 0.993 | 0.994 | 0.611 | 0.530 |
28
+ | **Mean** | **0.926** | **0.905** | **0.788** | **0.753** |
29
+ | **Std** | **0.074** | **0.085** | **0.125** | **0.141** |
30
+
31
+ ### Figures
32
+
33
+ ![Box plots](figures/01_boxplot_dsc_nsd.png)
34
+ ![Case sampling](figures/02_case_sampling.png)
35
+ ![ROC/PRC](figures/03_roc_prc.png)
36
+ ![Confusion matrix](figures/04_confusion_matrix.png)
37
+ ![FP/FN cases](figures/05_fp_fn_cases.png)
Dataset001_BrainMets/figures/01_boxplot_dsc_nsd.png ADDED
Dataset001_BrainMets/figures/02_case_sampling.png ADDED

Git LFS Details

  • SHA256: 51f3333b8b90b9c5060a24254acac52bd0f3ea469552495f114dc1b975d6d8e8
  • Pointer size: 131 Bytes
  • Size of remote file: 727 kB
Dataset001_BrainMets/figures/03_roc_prc.png ADDED

Git LFS Details

  • SHA256: 1e2550b400015d9511bc6b099b8560ad0dc4d791455243203623ebc07445182b
  • Pointer size: 131 Bytes
  • Size of remote file: 102 kB
Dataset001_BrainMets/figures/04_confusion_matrix.png ADDED
Dataset001_BrainMets/figures/05_fp_fn_cases.png ADDED

Git LFS Details

  • SHA256: e9fcd9e6a8d306ed4def69a5077ccce30097e33590b9551a11f017caf472f162
  • Pointer size: 131 Bytes
  • Size of remote file: 788 kB
Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset.json ADDED
@@ -0,0 +1,23 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "channel_names": {
3
+ "0": "T1",
4
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5
+ "2": "T2",
6
+ "3": "FLAIR",
7
+ "4": "CT",
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+ "5": "RTP"
9
+ },
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+ "labels": {
11
+ "background": 0,
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+ "necrotic_core": 1,
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+ "edema": 3
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+ },
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+ "numTraining": 168,
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+ "file_ending": ".nii.gz",
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+ "name": "Dataset001_BrainMets",
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+ "description": "PROTEAS brain metastasis dataset \u2014 joint segmentation and classification",
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+ "reference": "PROTEAS / JSC Challenge",
21
+ "licence": "see dataset terms",
22
+ "release": "1.0"
23
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Dataset001_BrainMets/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset_fingerprint.json ADDED
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2
+ "foreground_intensity_properties_per_channel": {
3
+ "0": {
4
+ "max": 2623.0,
5
+ "mean": 437.5741882324219,
6
+ "median": 425.0,
7
+ "min": -0.0076904296875,
8
+ "percentile_00_5": 127.0027847290039,
9
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10
+ "std": 213.00648498535156
11
+ },
12
+ "1": {
13
+ "max": 7139.61572265625,
14
+ "mean": 413.04644775390625,
15
+ "median": 370.0,
16
+ "min": -6.0,
17
+ "percentile_00_5": 99.0,
18
+ "percentile_99_5": 2238.0,
19
+ "std": 276.5595703125
20
+ },
21
+ "2": {
22
+ "max": 9786.0,
23
+ "mean": 541.873779296875,
24
+ "median": 471.00531005859375,
25
+ "min": -29.00750732421875,
26
+ "percentile_00_5": 173.996337890625,
27
+ "percentile_99_5": 3430.0,
28
+ "std": 399.3714904785156
29
+ },
30
+ "3": {
31
+ "max": 4368.0,
32
+ "mean": 338.77581787109375,
33
+ "median": 274.0013732910156,
34
+ "min": -202.0,
35
+ "percentile_00_5": 0.0,
36
+ "percentile_99_5": 2594.0,
37
+ "std": 341.4443664550781
38
+ },
39
+ "4": {
40
+ "max": 1709.0,
41
+ "mean": 39.062103271484375,
42
+ "median": 34.0,
43
+ "min": -1067.0,
44
+ "percentile_00_5": -2.0,
45
+ "percentile_99_5": 275.0,
46
+ "std": 58.600704193115234
47
+ },
48
+ "5": {
49
+ "max": 39.97787094116211,
50
+ "mean": 14.545695304870605,
51
+ "median": 11.749103546142578,
52
+ "min": 0.0,
53
+ "percentile_00_5": 0.017268145456910133,
54
+ "percentile_99_5": 38.106163024902344,
55
+ "std": 12.889281272888184
56
+ }
57
+ },
58
+ "median_relative_size_after_cropping": 1.0,
59
+ "shapes_after_crop": [
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+ [
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+ }
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1
+ {
2
+ "dataset_name": "Dataset001_BrainMets",
3
+ "plans_name": "nnUNetPlans",
4
+ "original_median_spacing_after_transp": [
5
+ 1.0,
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+ 1.0,
7
+ 1.0
8
+ ],
9
+ "original_median_shape_after_transp": [
10
+ 155,
11
+ 240,
12
+ 240
13
+ ],
14
+ "image_reader_writer": "SimpleITKIO",
15
+ "transpose_forward": [
16
+ 0,
17
+ 1,
18
+ 2
19
+ ],
20
+ "transpose_backward": [
21
+ 0,
22
+ 1,
23
+ 2
24
+ ],
25
+ "configurations": {
26
+ "2d": {
27
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_2d",
28
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
29
+ "batch_size": 49,
30
+ "patch_size": [
31
+ 256,
32
+ 256
33
+ ],
34
+ "median_image_size_in_voxels": [
35
+ 240.0,
36
+ 240.0
37
+ ],
38
+ "spacing": [
39
+ 1.0,
40
+ 1.0
41
+ ],
42
+ "normalization_schemes": [
43
+ "ZScoreNormalization",
44
+ "ZScoreNormalization",
45
+ "ZScoreNormalization",
46
+ "ZScoreNormalization",
47
+ "CTNormalization",
48
+ "ZScoreNormalization"
49
+ ],
50
+ "use_mask_for_norm": [
51
+ false,
52
+ false,
53
+ false,
54
+ false,
55
+ false,
56
+ false
57
+ ],
58
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
59
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
60
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
61
+ "is_seg": false,
62
+ "order": 3,
63
+ "order_z": 0,
64
+ "force_separate_z": null
65
+ },
66
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
67
+ "is_seg": true,
68
+ "order": 1,
69
+ "order_z": 0,
70
+ "force_separate_z": null
71
+ },
72
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
73
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
74
+ "is_seg": false,
75
+ "order": 1,
76
+ "order_z": 0,
77
+ "force_separate_z": null
78
+ },
79
+ "architecture": {
80
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
81
+ "arch_kwargs": {
82
+ "n_stages": 7,
83
+ "features_per_stage": [
84
+ 32,
85
+ 64,
86
+ 128,
87
+ 256,
88
+ 512,
89
+ 512,
90
+ 512
91
+ ],
92
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv2d",
93
+ "kernel_sizes": [
94
+ [
95
+ 3,
96
+ 3
97
+ ],
98
+ [
99
+ 3,
100
+ 3
101
+ ],
102
+ [
103
+ 3,
104
+ 3
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+ ],
106
+ [
107
+ 3,
108
+ 3
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+ ],
110
+ [
111
+ 3,
112
+ 3
113
+ ],
114
+ [
115
+ 3,
116
+ 3
117
+ ],
118
+ [
119
+ 3,
120
+ 3
121
+ ]
122
+ ],
123
+ "strides": [
124
+ [
125
+ 1,
126
+ 1
127
+ ],
128
+ [
129
+ 2,
130
+ 2
131
+ ],
132
+ [
133
+ 2,
134
+ 2
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+ ],
136
+ [
137
+ 2,
138
+ 2
139
+ ],
140
+ [
141
+ 2,
142
+ 2
143
+ ],
144
+ [
145
+ 2,
146
+ 2
147
+ ],
148
+ [
149
+ 2,
150
+ 2
151
+ ]
152
+ ],
153
+ "n_conv_per_stage": [
154
+ 2,
155
+ 2,
156
+ 2,
157
+ 2,
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+ 2,
159
+ 2,
160
+ 2
161
+ ],
162
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
163
+ 2,
164
+ 2,
165
+ 2,
166
+ 2,
167
+ 2,
168
+ 2
169
+ ],
170
+ "conv_bias": true,
171
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm2d",
172
+ "norm_op_kwargs": {
173
+ "eps": 1e-05,
174
+ "affine": true
175
+ },
176
+ "dropout_op": null,
177
+ "dropout_op_kwargs": null,
178
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
179
+ "nonlin_kwargs": {
180
+ "inplace": true
181
+ }
182
+ },
183
+ "_kw_requires_import": [
184
+ "conv_op",
185
+ "norm_op",
186
+ "dropout_op",
187
+ "nonlin"
188
+ ]
189
+ },
190
+ "batch_dice": true
191
+ },
192
+ "3d_fullres": {
193
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_3d_fullres",
194
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
195
+ "batch_size": 4,
196
+ "patch_size": [
197
+ 96,
198
+ 160,
199
+ 160
200
+ ],
201
+ "median_image_size_in_voxels": [
202
+ 155.0,
203
+ 240.0,
204
+ 240.0
205
+ ],
206
+ "spacing": [
207
+ 1.0,
208
+ 1.0,
209
+ 1.0
210
+ ],
211
+ "normalization_schemes": [
212
+ "ZScoreNormalization",
213
+ "ZScoreNormalization",
214
+ "ZScoreNormalization",
215
+ "ZScoreNormalization",
216
+ "CTNormalization",
217
+ "ZScoreNormalization"
218
+ ],
219
+ "use_mask_for_norm": [
220
+ false,
221
+ false,
222
+ false,
223
+ false,
224
+ false,
225
+ false
226
+ ],
227
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
228
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
229
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
230
+ "is_seg": false,
231
+ "order": 3,
232
+ "order_z": 0,
233
+ "force_separate_z": null
234
+ },
235
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
236
+ "is_seg": true,
237
+ "order": 1,
238
+ "order_z": 0,
239
+ "force_separate_z": null
240
+ },
241
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
242
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
243
+ "is_seg": false,
244
+ "order": 1,
245
+ "order_z": 0,
246
+ "force_separate_z": null
247
+ },
248
+ "architecture": {
249
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
250
+ "arch_kwargs": {
251
+ "n_stages": 6,
252
+ "features_per_stage": [
253
+ 32,
254
+ 64,
255
+ 128,
256
+ 256,
257
+ 320,
258
+ 320
259
+ ],
260
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv3d",
261
+ "kernel_sizes": [
262
+ [
263
+ 3,
264
+ 3,
265
+ 3
266
+ ],
267
+ [
268
+ 3,
269
+ 3,
270
+ 3
271
+ ],
272
+ [
273
+ 3,
274
+ 3,
275
+ 3
276
+ ],
277
+ [
278
+ 3,
279
+ 3,
280
+ 3
281
+ ],
282
+ [
283
+ 3,
284
+ 3,
285
+ 3
286
+ ],
287
+ [
288
+ 3,
289
+ 3,
290
+ 3
291
+ ]
292
+ ],
293
+ "strides": [
294
+ [
295
+ 1,
296
+ 1,
297
+ 1
298
+ ],
299
+ [
300
+ 2,
301
+ 2,
302
+ 2
303
+ ],
304
+ [
305
+ 2,
306
+ 2,
307
+ 2
308
+ ],
309
+ [
310
+ 2,
311
+ 2,
312
+ 2
313
+ ],
314
+ [
315
+ 2,
316
+ 2,
317
+ 2
318
+ ],
319
+ [
320
+ 1,
321
+ 2,
322
+ 2
323
+ ]
324
+ ],
325
+ "n_conv_per_stage": [
326
+ 2,
327
+ 2,
328
+ 2,
329
+ 2,
330
+ 2,
331
+ 2
332
+ ],
333
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
334
+ 2,
335
+ 2,
336
+ 2,
337
+ 2,
338
+ 2
339
+ ],
340
+ "conv_bias": true,
341
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm3d",
342
+ "norm_op_kwargs": {
343
+ "eps": 1e-05,
344
+ "affine": true
345
+ },
346
+ "dropout_op": null,
347
+ "dropout_op_kwargs": null,
348
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
349
+ "nonlin_kwargs": {
350
+ "inplace": true
351
+ }
352
+ },
353
+ "_kw_requires_import": [
354
+ "conv_op",
355
+ "norm_op",
356
+ "dropout_op",
357
+ "nonlin"
358
+ ]
359
+ },
360
+ "batch_dice": false
361
+ }
362
+ },
363
+ "experiment_planner_used": "ExperimentPlanner",
364
+ "label_manager": "LabelManager",
365
+ "foreground_intensity_properties_per_channel": {
366
+ "0": {
367
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368
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372
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373
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374
+ },
375
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376
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+ },
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+ "5": {
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+ }
421
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Dataset002_MU_Glioma/README.md ADDED
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1
+ ## Dataset002_MU_Glioma
2
+
3
+ Task: Multi-class glioma segmentation (NCR, ED, ET, NET_RC) on brain MRI (T1c, T1, FLAIR, T2) + primary diagnosis classification (3-class: GBM, Astrocytoma, Others)
4
+
5
+ ### Per-Fold Results — Segmentation
6
+
7
+ | Fold | DSC (NCR) | DSC (ED) | DSC (ET) | DSC (NET_RC) | DSC mean | NSD (NCR) | NSD (ED) | NSD (ET) | NSD (NET_RC) | NSD mean |
8
+ |------|-----------|----------|----------|--------------|----------|-----------|----------|----------|--------------|----------|
9
+ | 0 | 0.650 | 0.850 | 0.764 | 0.547 | 0.703 | 0.697 | 0.896 | 0.834 | 0.621 | 0.762 |
10
+ | 1 | 0.623 | 0.888 | 0.794 | 0.648 | 0.738 | 0.678 | 0.931 | 0.865 | 0.711 | 0.796 |
11
+ | 2 | 0.621 | 0.906 | 0.734 | 0.622 | 0.721 | 0.659 | 0.944 | 0.822 | 0.677 | 0.775 |
12
+ | 3 | 0.605 | 0.870 | 0.822 | 0.583 | 0.720 | 0.661 | 0.908 | 0.894 | 0.635 | 0.775 |
13
+ | 4 | 0.623 | 0.860 | 0.755 | 0.551 | 0.697 | 0.706 | 0.918 | 0.834 | 0.603 | 0.765 |
14
+ | **Mean** | **0.625** | **0.875** | **0.774** | **0.590** | **0.716** | **0.680** | **0.919** | **0.850** | **0.649** | **0.775** |
15
+ | **Std** | **0.016** | **0.023** | **0.034** | **0.044** | **0.016** | **0.021** | **0.019** | **0.029** | **0.044** | **0.013** |
16
+
17
+ ### Per-Fold Results — Classification
18
+
19
+ | Fold | AUROC | AUPRC | Bal Acc | F1 |
20
+ |------|-------|-------|---------|------|
21
+ | 0 | 0.882 | 0.610 | 0.599 | 0.562 |
22
+ | 1 | 0.879 | 0.651 | 0.660 | 0.631 |
23
+ | 2 | 0.910 | 0.650 | 0.540 | 0.514 |
24
+ | 3 | 0.894 | 0.663 | 0.640 | 0.615 |
25
+ | 4 | 0.920 | 0.591 | 0.505 | 0.513 |
26
+ | **Mean** | **0.897** | **0.633** | **0.589** | **0.567** |
27
+ | **Std** | **0.018** | **0.031** | **0.065** | **0.055** |
28
+
29
+ ### Figures
30
+
31
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32
+ ![Case sampling](figures/02_case_sampling.png)
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Dataset002_MU_Glioma/figures/02_case_sampling.png ADDED

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  • Size of remote file: 594 kB
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27
+ "reference": "Mahmoud E, Gass J, Dhemesh Y, Greaser J, Pogorzelski K, Isufi E, Garrett F, Thacker J, Tahon NH, Sinclair J, Layfield L. MU-Glioma Post: A comprehensive dataset of automated MR multi-sequence segmentation and clinical features. Scientific data. 2025 Nov 20;12(1):1847.",
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30
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Dataset002_MU_Glioma/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset_fingerprint.json ADDED
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18
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22
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23
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25
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+ },
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31
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67
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1
+ {
2
+ "dataset_name": "Dataset002_MU_Glioma",
3
+ "plans_name": "nnUNetPlans",
4
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5
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9
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10
+ 139,
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13
+ ],
14
+ "image_reader_writer": "SimpleITKIO",
15
+ "transpose_forward": [
16
+ 0,
17
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+ 2
19
+ ],
20
+ "transpose_backward": [
21
+ 0,
22
+ 1,
23
+ 2
24
+ ],
25
+ "configurations": {
26
+ "2d": {
27
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_2d",
28
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
29
+ "batch_size": 105,
30
+ "patch_size": [
31
+ 192,
32
+ 160
33
+ ],
34
+ "median_image_size_in_voxels": [
35
+ 168.0,
36
+ 135.0
37
+ ],
38
+ "spacing": [
39
+ 1.0,
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+ 1.0
41
+ ],
42
+ "normalization_schemes": [
43
+ "ZScoreNormalization",
44
+ "ZScoreNormalization",
45
+ "ZScoreNormalization",
46
+ "ZScoreNormalization"
47
+ ],
48
+ "use_mask_for_norm": [
49
+ true,
50
+ true,
51
+ true,
52
+ true
53
+ ],
54
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
55
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
56
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
57
+ "is_seg": false,
58
+ "order": 3,
59
+ "order_z": 0,
60
+ "force_separate_z": null
61
+ },
62
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
63
+ "is_seg": true,
64
+ "order": 1,
65
+ "order_z": 0,
66
+ "force_separate_z": null
67
+ },
68
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
69
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
70
+ "is_seg": false,
71
+ "order": 1,
72
+ "order_z": 0,
73
+ "force_separate_z": null
74
+ },
75
+ "architecture": {
76
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
77
+ "arch_kwargs": {
78
+ "n_stages": 6,
79
+ "features_per_stage": [
80
+ 32,
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+ 64,
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+ 128,
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+ 256,
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+ 512,
85
+ 512
86
+ ],
87
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv2d",
88
+ "kernel_sizes": [
89
+ [
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+ 3
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94
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97
+ [
98
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+ ],
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+ [
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+ ],
105
+ [
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107
+ 3
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+ ],
109
+ [
110
+ 3,
111
+ 3
112
+ ]
113
+ ],
114
+ "strides": [
115
+ [
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+ 1,
117
+ 1
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+ ],
119
+ [
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121
+ 2
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+ ],
123
+ [
124
+ 2,
125
+ 2
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+ ],
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+ [
128
+ 2,
129
+ 2
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+ ],
131
+ [
132
+ 2,
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+ 2
134
+ ],
135
+ [
136
+ 2,
137
+ 2
138
+ ]
139
+ ],
140
+ "n_conv_per_stage": [
141
+ 2,
142
+ 2,
143
+ 2,
144
+ 2,
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+ 2,
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+ 2
147
+ ],
148
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
149
+ 2,
150
+ 2,
151
+ 2,
152
+ 2,
153
+ 2
154
+ ],
155
+ "conv_bias": true,
156
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm2d",
157
+ "norm_op_kwargs": {
158
+ "eps": 1e-05,
159
+ "affine": true
160
+ },
161
+ "dropout_op": null,
162
+ "dropout_op_kwargs": null,
163
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164
+ "nonlin_kwargs": {
165
+ "inplace": true
166
+ }
167
+ },
168
+ "_kw_requires_import": [
169
+ "conv_op",
170
+ "norm_op",
171
+ "dropout_op",
172
+ "nonlin"
173
+ ]
174
+ },
175
+ "batch_dice": true
176
+ },
177
+ "3d_fullres": {
178
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_3d_fullres",
179
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
180
+ "batch_size": 2,
181
+ "patch_size": [
182
+ 128,
183
+ 128,
184
+ 128
185
+ ],
186
+ "median_image_size_in_voxels": [
187
+ 139.0,
188
+ 168.0,
189
+ 135.0
190
+ ],
191
+ "spacing": [
192
+ 1.0,
193
+ 1.0,
194
+ 1.0
195
+ ],
196
+ "normalization_schemes": [
197
+ "ZScoreNormalization",
198
+ "ZScoreNormalization",
199
+ "ZScoreNormalization",
200
+ "ZScoreNormalization"
201
+ ],
202
+ "use_mask_for_norm": [
203
+ true,
204
+ true,
205
+ true,
206
+ true
207
+ ],
208
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
209
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
210
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
211
+ "is_seg": false,
212
+ "order": 3,
213
+ "order_z": 0,
214
+ "force_separate_z": null
215
+ },
216
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
217
+ "is_seg": true,
218
+ "order": 1,
219
+ "order_z": 0,
220
+ "force_separate_z": null
221
+ },
222
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
223
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
224
+ "is_seg": false,
225
+ "order": 1,
226
+ "order_z": 0,
227
+ "force_separate_z": null
228
+ },
229
+ "architecture": {
230
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
231
+ "arch_kwargs": {
232
+ "n_stages": 6,
233
+ "features_per_stage": [
234
+ 32,
235
+ 64,
236
+ 128,
237
+ 256,
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239
+ 320
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+ ],
241
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv3d",
242
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+ "n_conv_per_stage_decoder": [
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+ 2,
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+ 2,
319
+ 2
320
+ ],
321
+ "conv_bias": true,
322
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm3d",
323
+ "norm_op_kwargs": {
324
+ "eps": 1e-05,
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+ "affine": true
326
+ },
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328
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329
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
330
+ "nonlin_kwargs": {
331
+ "inplace": true
332
+ }
333
+ },
334
+ "_kw_requires_import": [
335
+ "conv_op",
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+ "norm_op",
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+ "dropout_op",
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339
+ ]
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+ },
341
+ "batch_dice": false
342
+ }
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+ },
344
+ "experiment_planner_used": "ExperimentPlanner",
345
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346
+ "foreground_intensity_properties_per_channel": {
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348
+ "max": 7287.0869140625,
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+ "median": 259.153564453125,
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354
+ "std": 234.74215698242188
355
+ },
356
+ "1": {
357
+ "max": 2150.248291015625,
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363
+ "std": 161.3984832763672
364
+ },
365
+ "2": {
366
+ "max": 2592.22802734375,
367
+ "mean": 343.7080383300781,
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+ "median": 349.1875915527344,
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+ "min": 0.0,
370
+ "percentile_00_5": 5.23954963684082,
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+ "percentile_99_5": 1005.8853759765625,
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+ },
374
+ "3": {
375
+ "max": 4674.5263671875,
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381
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+ }
383
+ }
384
+ }
Dataset003_UCSD_PTGB/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,23 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ## Dataset003_UCSD_PTGB
2
+
3
+ Task: Tumor segmentation on brain MRI (T1c, FLAIR, ADC) + IDH mutation status classification (binary: Wild-Type vs Mutant)
4
+
5
+ ### Per-Fold Results
6
+
7
+ | Fold | DSC (tumor) | NSD (tumor) | AUROC | AUPRC | Bal Acc | F1 |
8
+ |------|-------------|-------------|-------|-------|---------|------|
9
+ | 0 | 0.535 | 0.592 | 0.768 | 0.205 | 0.500 | 0.000 |
10
+ | 1 | 0.399 | 0.500 | 0.615 | 0.141 | 0.661 | 0.250 |
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12
+ | 3 | 0.558 | 0.625 | 0.667 | 0.140 | 0.800 | 0.300 |
13
+ | 4 | 0.463 | 0.524 | 0.618 | 0.102 | 0.794 | 0.222 |
14
+ | **Mean** | **0.472** | **0.544** | **0.678** | **0.165** | **0.642** | **0.154** |
15
+ | **Std** | **0.072** | **0.062** | **0.067** | **0.054** | **0.160** | **0.144** |
16
+
17
+ ### Figures
18
+
19
+ ![Box plots](figures/01_boxplot_dsc_nsd.png)
20
+ ![Case sampling](figures/02_case_sampling.png)
21
+ ![ROC/PRC](figures/03_roc_prc.png)
22
+ ![Confusion matrix](figures/04_confusion_matrix.png)
23
+ ![FP/FN cases](figures/05_fp_fn_cases.png)
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  • Size of remote file: 424 kB
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  • Size of remote file: 111 kB
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Dataset003_UCSD_PTGB/figures/05_fp_fn_cases.png ADDED

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  • SHA256: dfe6be90f368bb147c2b1bdaf8fe844e6300fe7ccc9b3cdb93410f9857cce8ad
  • Pointer size: 131 Bytes
  • Size of remote file: 330 kB
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2
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3
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4
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6
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7
+ "labels": {
8
+ "background": 0,
9
+ "tumor": 1
10
+ },
11
+ "classification_labels": {
12
+ "idh_mutation_status": {
13
+ "0": "IDH Wild-Type",
14
+ "1": "IDH Mutant"
15
+ }
16
+ },
17
+ "numTraining": 184,
18
+ "file_ending": ".nii.gz",
19
+ "description": "UCSD Post-Treatment Glioblastoma \u2014 total cellular tumor segmentation on multi-modal MRI (T1post, FLAIR, ADC) with IDH mutation status classification (184 cases, -1 indicates unknown/masked)",
20
+ "reference": "Gagnon L, Gupta D, Nguyen U, Correia de Verdier M, Saluja R, Mastorakos G, White N, Goodwill V, McDonald CR, Beaumont T, Conlin C. The University of California San Diego Post-Treatment Glioblastoma (UCSD-PTGBM) annotated multimodal MRI Dataset. Scientific Data. 2026 Jan 6.",
21
+ "license": "CC-BY-NC 4.0",
22
+ "name": "Dataset003_UCSD_PTGB",
23
+ "release": "1.0"
24
+ }
Dataset003_UCSD_PTGB/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset_fingerprint.json ADDED
@@ -0,0 +1,1876 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
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2
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3
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4
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5
+ "mean": 1363.3490090893256,
6
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7
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8
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9
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10
+ "std": 1268.081885380825
11
+ },
12
+ "1": {
13
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3
+ size 444293877
Dataset003_UCSD_PTGB/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/plans.json ADDED
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1
+ {
2
+ "dataset_name": "Dataset003_UCSD_PTGB",
3
+ "plans_name": "nnUNetPlans",
4
+ "original_median_spacing_after_transp": [
5
+ 1.0,
6
+ 1.0,
7
+ 1.0
8
+ ],
9
+ "original_median_shape_after_transp": [
10
+ 167,
11
+ 137,
12
+ 147
13
+ ],
14
+ "image_reader_writer": "SimpleITKIO",
15
+ "transpose_forward": [
16
+ 0,
17
+ 1,
18
+ 2
19
+ ],
20
+ "transpose_backward": [
21
+ 0,
22
+ 1,
23
+ 2
24
+ ],
25
+ "configurations": {
26
+ "2d": {
27
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_2d",
28
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
29
+ "batch_size": 127,
30
+ "patch_size": [
31
+ 160,
32
+ 160
33
+ ],
34
+ "median_image_size_in_voxels": [
35
+ 137.0,
36
+ 147.0
37
+ ],
38
+ "spacing": [
39
+ 1.0,
40
+ 1.0
41
+ ],
42
+ "normalization_schemes": [
43
+ "ZScoreNormalization",
44
+ "ZScoreNormalization",
45
+ "ZScoreNormalization"
46
+ ],
47
+ "use_mask_for_norm": [
48
+ true,
49
+ true,
50
+ true
51
+ ],
52
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
53
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
54
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
55
+ "is_seg": false,
56
+ "order": 3,
57
+ "order_z": 0,
58
+ "force_separate_z": null
59
+ },
60
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
61
+ "is_seg": true,
62
+ "order": 1,
63
+ "order_z": 0,
64
+ "force_separate_z": null
65
+ },
66
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
67
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
68
+ "is_seg": false,
69
+ "order": 1,
70
+ "order_z": 0,
71
+ "force_separate_z": null
72
+ },
73
+ "architecture": {
74
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
75
+ "arch_kwargs": {
76
+ "n_stages": 6,
77
+ "features_per_stage": [
78
+ 32,
79
+ 64,
80
+ 128,
81
+ 256,
82
+ 512,
83
+ 512
84
+ ],
85
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv2d",
86
+ "kernel_sizes": [
87
+ [
88
+ 3,
89
+ 3
90
+ ],
91
+ [
92
+ 3,
93
+ 3
94
+ ],
95
+ [
96
+ 3,
97
+ 3
98
+ ],
99
+ [
100
+ 3,
101
+ 3
102
+ ],
103
+ [
104
+ 3,
105
+ 3
106
+ ],
107
+ [
108
+ 3,
109
+ 3
110
+ ]
111
+ ],
112
+ "strides": [
113
+ [
114
+ 1,
115
+ 1
116
+ ],
117
+ [
118
+ 2,
119
+ 2
120
+ ],
121
+ [
122
+ 2,
123
+ 2
124
+ ],
125
+ [
126
+ 2,
127
+ 2
128
+ ],
129
+ [
130
+ 2,
131
+ 2
132
+ ],
133
+ [
134
+ 2,
135
+ 2
136
+ ]
137
+ ],
138
+ "n_conv_per_stage": [
139
+ 2,
140
+ 2,
141
+ 2,
142
+ 2,
143
+ 2,
144
+ 2
145
+ ],
146
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
147
+ 2,
148
+ 2,
149
+ 2,
150
+ 2,
151
+ 2
152
+ ],
153
+ "conv_bias": true,
154
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm2d",
155
+ "norm_op_kwargs": {
156
+ "eps": 1e-05,
157
+ "affine": true
158
+ },
159
+ "dropout_op": null,
160
+ "dropout_op_kwargs": null,
161
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
162
+ "nonlin_kwargs": {
163
+ "inplace": true
164
+ }
165
+ },
166
+ "_kw_requires_import": [
167
+ "conv_op",
168
+ "norm_op",
169
+ "dropout_op",
170
+ "nonlin"
171
+ ]
172
+ },
173
+ "batch_dice": true
174
+ },
175
+ "3d_fullres": {
176
+ "data_identifier": "nnUNetPlans_3d_fullres",
177
+ "preprocessor_name": "DefaultPreprocessor",
178
+ "batch_size": 2,
179
+ "patch_size": [
180
+ 128,
181
+ 128,
182
+ 128
183
+ ],
184
+ "median_image_size_in_voxels": [
185
+ 167.0,
186
+ 137.0,
187
+ 147.0
188
+ ],
189
+ "spacing": [
190
+ 1.0,
191
+ 1.0,
192
+ 1.0
193
+ ],
194
+ "normalization_schemes": [
195
+ "ZScoreNormalization",
196
+ "ZScoreNormalization",
197
+ "ZScoreNormalization"
198
+ ],
199
+ "use_mask_for_norm": [
200
+ true,
201
+ true,
202
+ true
203
+ ],
204
+ "resampling_fn_data": "resample_data_or_seg_to_shape",
205
+ "resampling_fn_seg": "resample_data_or_seg_to_shape",
206
+ "resampling_fn_data_kwargs": {
207
+ "is_seg": false,
208
+ "order": 3,
209
+ "order_z": 0,
210
+ "force_separate_z": null
211
+ },
212
+ "resampling_fn_seg_kwargs": {
213
+ "is_seg": true,
214
+ "order": 1,
215
+ "order_z": 0,
216
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217
+ },
218
+ "resampling_fn_probabilities": "resample_data_or_seg_to_shape",
219
+ "resampling_fn_probabilities_kwargs": {
220
+ "is_seg": false,
221
+ "order": 1,
222
+ "order_z": 0,
223
+ "force_separate_z": null
224
+ },
225
+ "architecture": {
226
+ "network_class_name": "dynamic_network_architectures.architectures.unet.PlainConvUNet",
227
+ "arch_kwargs": {
228
+ "n_stages": 6,
229
+ "features_per_stage": [
230
+ 32,
231
+ 64,
232
+ 128,
233
+ 256,
234
+ 320,
235
+ 320
236
+ ],
237
+ "conv_op": "torch.nn.modules.conv.Conv3d",
238
+ "kernel_sizes": [
239
+ [
240
+ 3,
241
+ 3,
242
+ 3
243
+ ],
244
+ [
245
+ 3,
246
+ 3,
247
+ 3
248
+ ],
249
+ [
250
+ 3,
251
+ 3,
252
+ 3
253
+ ],
254
+ [
255
+ 3,
256
+ 3,
257
+ 3
258
+ ],
259
+ [
260
+ 3,
261
+ 3,
262
+ 3
263
+ ],
264
+ [
265
+ 3,
266
+ 3,
267
+ 3
268
+ ]
269
+ ],
270
+ "strides": [
271
+ [
272
+ 1,
273
+ 1,
274
+ 1
275
+ ],
276
+ [
277
+ 2,
278
+ 2,
279
+ 2
280
+ ],
281
+ [
282
+ 2,
283
+ 2,
284
+ 2
285
+ ],
286
+ [
287
+ 2,
288
+ 2,
289
+ 2
290
+ ],
291
+ [
292
+ 2,
293
+ 2,
294
+ 2
295
+ ],
296
+ [
297
+ 2,
298
+ 2,
299
+ 2
300
+ ]
301
+ ],
302
+ "n_conv_per_stage": [
303
+ 2,
304
+ 2,
305
+ 2,
306
+ 2,
307
+ 2,
308
+ 2
309
+ ],
310
+ "n_conv_per_stage_decoder": [
311
+ 2,
312
+ 2,
313
+ 2,
314
+ 2,
315
+ 2
316
+ ],
317
+ "conv_bias": true,
318
+ "norm_op": "torch.nn.modules.instancenorm.InstanceNorm3d",
319
+ "norm_op_kwargs": {
320
+ "eps": 1e-05,
321
+ "affine": true
322
+ },
323
+ "dropout_op": null,
324
+ "dropout_op_kwargs": null,
325
+ "nonlin": "torch.nn.LeakyReLU",
326
+ "nonlin_kwargs": {
327
+ "inplace": true
328
+ }
329
+ },
330
+ "_kw_requires_import": [
331
+ "conv_op",
332
+ "norm_op",
333
+ "dropout_op",
334
+ "nonlin"
335
+ ]
336
+ },
337
+ "batch_dice": false
338
+ }
339
+ },
340
+ "experiment_planner_used": "ExperimentPlanner",
341
+ "label_manager": "LabelManager",
342
+ "foreground_intensity_properties_per_channel": {
343
+ "0": {
344
+ "max": 36194.34375,
345
+ "mean": 1363.3490090893256,
346
+ "median": 1028.380615234375,
347
+ "min": 0.0,
348
+ "percentile_00_5": 289.9832458496094,
349
+ "percentile_99_5": 9439.935546875,
350
+ "std": 1268.081885380825
351
+ },
352
+ "1": {
353
+ "max": 3002.71240234375,
354
+ "mean": 1031.556858805927,
355
+ "median": 1010.5509643554688,
356
+ "min": 0.0,
357
+ "percentile_00_5": 348.52703857421875,
358
+ "percentile_99_5": 1751.8995361328125,
359
+ "std": 243.61353362402886
360
+ },
361
+ "2": {
362
+ "max": 0.0009840750135481358,
363
+ "mean": 0.0005000616207076369,
364
+ "median": 0.0005012508481740952,
365
+ "min": 0.0,
366
+ "percentile_00_5": 0.0002148466883227229,
367
+ "percentile_99_5": 0.0007649839972145855,
368
+ "std": 0.00011056813138906645
369
+ }
370
+ }
371
+ }
Dataset004_PICAI/README.md ADDED
@@ -0,0 +1,41 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ## Dataset004_PICAI
2
+
3
+ Task: Multi-class prostate segmentation (prostate gland + tumor) on prostate MRI (T2W, ADC, HBV) + ISUP grade classification (6-class: 0=Benign/Indolent, 1–5=ISUP grades)
4
+
5
+ ### Per-Fold Results — Segmentation
6
+
7
+ | Fold | DSC (prostate) | NSD (prostate) | DSC (tumor) | NSD (tumor) | DSC mean | NSD mean |
8
+ |------|----------------|----------------|-------------|-------------|----------|----------|
9
+ | 0 | 0.960 | 0.959 | 0.473 | 0.490 | 0.717 | 0.724 |
10
+ | 1 | 0.960 | 0.960 | 0.536 | 0.552 | 0.748 | 0.756 |
11
+ | 2 | 0.959 | 0.959 | 0.634 | 0.649 | 0.797 | 0.804 |
12
+ | 3 | 0.947 | 0.939 | 0.168 | 0.188 | 0.558 | 0.564 |
13
+ | 4 | 0.960 | 0.960 | 0.557 | 0.575 | 0.759 | 0.767 |
14
+ | **Mean** | **0.957** | **0.955** | **0.474** | **0.491** | **0.716** | **0.723** |
15
+ | **Std** | **0.006** | **0.009** | **0.180** | **0.179** | **0.093** | **0.094** |
16
+
17
+ ### Per-Fold Results — Classification
18
+
19
+ | Fold | AUROC | AUPRC | Bal Acc | F1 |
20
+ |------|-------|-------|---------|------|
21
+ | 0 | 0.731 | 0.290 | 0.240 | 0.236 |
22
+ | 1 | 0.720 | 0.281 | 0.212 | 0.183 |
23
+ | 2 | 0.746 | 0.300 | 0.240 | 0.229 |
24
+ | 3 | 0.702 | 0.310 | 0.176 | 0.063 |
25
+ | 4 | 0.736 | 0.350 | 0.263 | 0.224 |
26
+ | **Mean** | **0.727** | **0.306** | **0.226** | **0.187** |
27
+ | **Std** | **0.017** | **0.027** | **0.033** | **0.072** |
28
+
29
+ **Notes:**
30
+ - Prostate gland segmentation is strong and consistent (DSC 0.957 ± 0.006); the gland is a well-defined, large structure
31
+ - Tumor segmentation is challenging (DSC 0.474 ± 0.180): 71% of cases (1075/1500) have no tumor, so many folds see near-zero tumor Dice dominated by true-negatives
32
+ - Fold 3 has noticeably lower tumor DSC (0.168) and NSD (0.188), likely due to an unfavorable fold split or harder cases
33
+ - Classification: AUROC 0.727 is reasonable for 6-class ISUP grading; Bal Acc (0.226) and F1 (0.187) are near the random baseline (1/6 ≈ 0.167), driven by severe class imbalance (847/1500 cases are grade 0)
34
+
35
+ ### Figures
36
+
37
+ ![Box plots](figures/01_boxplot_dsc_nsd.png)
38
+ ![Case sampling](figures/02_case_sampling.png)
39
+ ![ROC/PRC](figures/03_roc_prc.png)
40
+ ![Confusion matrix](figures/04_confusion_matrix.png)
41
+ ![FP/FN cases](figures/05_fp_fn_cases.png)
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  • SHA256: e09c3af2b1419a183f09664a339c8372203b71594a1cd88f1d8b85d787d37022
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  • SHA256: 37baba0adf81ffb6ea473648e3e86df4fa565cbf92bb3a544edda47015a420b1
  • Pointer size: 131 Bytes
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Dataset004_PICAI/figures/05_fp_fn_cases.png ADDED

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Dataset004_PICAI/nnUNetCLSTrainerMTL__nnUNetPlans__3d_fullres/dataset.json ADDED
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1
+ {
2
+ "name": "Dataset004_PICAI",
3
+ "description": "T2 prostate multi-class segmentation (prostate gland + tumor). Gland labels come from Dataset002_ProstateT2PseudoCleaned (ds530 pseudo-labels + 6 clinically-reviewed overrides). Tumor labels come from Dataset001_ProstateTestSet/labelsTr (manual annotations; 425/1500 cases have non-empty tumor, the rest are prostate-only). Tumor voxels overwrite prostate where they overlap.",
4
+ "reference": "Dataset001_ProstateTestSet (T2 images + tumor) + Dataset002_ProstateT2PseudoCleaned (gland)",
5
+ "licence": "internal / inherited",
6
+ "channel_names": {
7
+ "0": "T2"
8
+ },
9
+ "labels": {
10
+ "background": 0,
11
+ "prostate": 1,
12
+ "tumor": 2
13
+ },
14
+ "numTraining": 1500,
15
+ "file_ending": ".nii.gz"
16
+ }