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The ISBI 2012 challenge server has been decommissioned, but you can still download the training and test data!
The IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) is the premier forum for the presentation of technological advances in theoretical and applied biomedical imaging and image computing. In the context of the ISBI 2012 conference which was held in Barcelona, Spain, from 2 to 5 May 2012, we organized a challenge workshop on segmentation of neuronal structures in EM stacks.
Example of ssTEM image and its corresponding segmentation
In this challenge, a full stack of EM slices will be used to train machine learning algorithms for the purpose of automatic segmentation of neural structures. 这些图像代表现实世界中的实际图像，包括一些噪声和小型图像对准。这些问题都不会导致通过expert human neuroanatomist手动标记图像堆栈中的每个元素出现任何困难。挑战的目的是根据像素和对象分类的准确性对不同的竞争方法进行比较和排名。
相关日期
- 提交结果的前期日期：
2月1st3月1st，2012年 - 评估通知：
2月21日st3月2nd，2012年 - 提交摘要的截止日期：
3月1st3月9日，2012年 - 接受通知/演示类型：
3月15日第3月16日第，2012年 研讨会竞赛已经结束，但挑战仍在开放，等待新的贡献。如何参与
每个人都可以参加挑战。唯一的要求包括填写布局here（离线）以获取用户名和密码来下载数据并上传结果。
该挑战是 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2012 之前的 workshop 的一部分。评估排名公布后，团队被邀请提交摘要。在研讨会期间，参与者有机会获得他们的方法并讨论展示结果。
每个团队都会收到有关其结果的统计数据。 研讨会结束后，挑战组织者将编写一篇概述文章，每个参赛团队最多由三名成员作为共同作者。
如果您对挑战有任何疑问，请随时联系organizers。还有一个开放讨论组，您可以加入here。
训练数据
Input training data and corresponding labels
The training data is a set of 30 sections from a serial section Transmission Electron Microscopy (ssTEM) data set of the Drosophila first instar larva ventral nerve cord (VNC). The microcube measures 2 x 2 x 1.5 microns approx., with a resolution of 4x4x50 nm/pixel.
相应的二进制标签以输入输出的方式提供，即白色用于分段对象的像素，黑色用于其余像素（主要对应于膜）。
要获取训练数据，请在challenge server（离线）中注册，登录并转到“/downloads”部分。
这是参与者被允许用于训练算法的唯一数据。
测试数据
竞争的分割方法将根据其在测试数据集上的表现进行排名，注册后也可以在challenge server（离线）中使用。该测试数据是来自与训练数据集相同的果蝇一龄幼虫VNC的另一个卷数据。
##结果格式
结果预计将作为 32 位 TIFF 3D 图片上传到 challenge server（离线），其价值在 0（100% 膜确定性）和 1（100% 非膜确定性）之间。
评估指标
为了评估和排名参与者方法的绩效，我们将使用基于2D拓扑的分割指标以及像素作业（为了指标比较）。每个指标都会有一个更新的排行榜。
指标是：
- Minimum Splits and Mergers Warping error，一个惩罚拓扑关闭的分割，在这种情况下，对象分割和合并。
- 限制兰德指数：定义为1 - 前景§§1§§§的最大machine learning，两个簇或分段之间相似性的紧密性。在这个版本的兰德指数中，我们修复了零少数的原始标签（地面实况背景的像素）。
- 像素像素：定义为1 - 像素像素尺寸的最大Rand index，或原始标签与结果标签之间的欧氏距离平方。
如果您想将这些指标应用到自己的结果中，您可以在斐济使用此script进行操作。
我们知道评估是一个持续且敏感的研究主题，因此我们开放这些指标进行讨论。请随时联系organizers讨论指标选择。
##主办方
- Albert Cardona（霍华德休斯医学院，麻省理工学院大脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥市）
- Sebastian Seung（霍华德休斯医学院，麻省理工学院大脑与认知科学系，美国马萨诸塞州剑桥市）
- Ignacio Arganda-Carreras（神经信息学研究所，Uni/ETH Zurich，瑞士）
- Johannes Schindelin（美国威斯康星大学麦迪逊分校）
＃＃参考 相关书籍数据：
doi:10.1371/journal.pbio.1000502
书籍相关指标：
