# Segmentation d'IRM multimodales par réseaux de neurones : Stratégies de transfert d'apprentissage pour des ensembles de données de taille limitée

Liliane Daniela Talba Malla Tchamedeu, Benjamin Lambert, Thomas

Coudert, Elizabeth Moyal Cohen-Jonathan, Soléakhéna Ken, Géraldine Le

Duc, Michel Dojat, Fabien Boux, Benjamin Lemasson

► To cite this version:

Liliane Daniela Talba Malla Tchamedeu, Benjamin Lambert, Thomas Coudert, Elizabeth Moyal Cohen-Jonathan, Soléakhéna Ken, et al. Segmentation d'IRM multimodales par réseaux de neurones : Stratégies de transfert d'apprentissage pour des ensembles de données de taille limitée. IABM 2024 - Colloque français d'intelligence artificielle en imagerie biomédicale, Mar 2024, Grenoble, France. pp.1-1, 2024. hal-04541089

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https://hal.science/hal-04541089

Submitted on 10 Apr 2024

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émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

Public Domain
<figure><img src="image_1.png" /></figure>

HAL
open science

# Segmentation d'IRM multimodales par réseaux de neurones : Stratégies de transfert d'apprentissage pour des ensembles de données de taille limitée

Liliane Daniela Talba Malla Tchamedeu, Benjamin Lambert, Thomas

Coudert, Elizabeth Moyal Cohen-Jonathan, Soléakhéna Ken, Géraldine Le

Duc, Michel Dojat, Fabien Boux, Benjamin Lemasson

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

## To cite this version:

Liliane Daniela Talba Malla Tchamedeu, Benjamin Lambert, Thomas Coudert, Elizabeth Moyal Cohen-Jonathan, Soléakhéna Ken, et al. Segmentation d'IRM multimodales par réseaux de neurones : Stratégies de transfert d'apprentissage pour des ensembles de données de taille limitée. IABM 2024 - Colloque français d'intelligence artificielle en imagerie biomédicale, Mar 2024, Grenoble, France. pp.1-1, 2024. hal-04541089

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émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
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# Segmentation d'IRM multimodales par réseaux de neurones :
Stratégies de transfert d'apprentissage pour des ensembles de données de taille limitée

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Liliane Daniela Talba Malla Tchamedeu¹, Benjamin Lambert²,³, Thomas Coudert², Elizabeth Moyal Cohen-Jonathan⁵,⁶, Soleakhena Ken⁵,⁶, Géraldine Le Duc¹, Michel Dojat²,⁴, Fabien Boux¹, Benjamin Lemasson²

¹NH TherAguix, 19 Chemin des Prés, 38240 Meylan, France
²Univ. Grenoble Alpes, Inserm, U1216, Grenoble Institut Neurosciences, 38000, France
³Pixyl, Research and Development Laboratory, 38000 Grenoble, France

⁴Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, LJK, Grenoble, France
⁵Oncopole Claudius Regaud - Institut Universitaire du Cancer de Toulouse, 31059 Toulouse, France
⁶CRCT INSERM UMR1037 RADOPT Team 11, Toulouse, France

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

## Introduction : Qu'est-ce que le transfert d'apprentissage ?

### Contexte :

* L'apprentissage profond (Deep Learning) est la méthode la plus utilisée pour automatiser la segmentation d'images médicales. Cependant, cette tâche est complexe et est souvent limitée par la nécessité d'un grand nombre de données annotées et la phase longue d'entraînement requises par les modèles d'apprentissage profond.[1]
* Le transfert d'apprentissage (Transfert Learning, TL) se présente comme une solution prometteuse pour contourner ces limitations en capitalisant sur les connaissances préalablement acquises par des modèles pré-entraînés sur de larges collections de données préexistantes.[2]

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 1 :** Différentes étapes du Transfert d'apprentissage</figcaption></figure>

## Matériels et Méthodes

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Glioblastomes de la base de données BraTS.</figcaption></figure>

<caption>**Figure 3 :** Glioblastomes de la base de données Sterimgli.</caption>

<caption>**Figure 4 :** Sclérose en plaques de la base de données MS-SEG.</caption>

* 1251 patients
* Séquences : Flair, T1w, T1w-Gd, T2w
* Labels : Tumeur, Nécrose, Oedème

* 28 patients
* Séquences : Flair, T1w, T1w-Gd, T2w
* Labels : Tumeur, Cavité, Oedème, Cicatrice

* 53 patients
* Séquences : Flair, T1w, T1w-Gd, T2w
* Labels : Sclérose en plaques

Le même prétraitement a été appliqué aux données sources et cibles en utilisant un outil open source: la BraTS toolkit [6]:
* Réecantillonage des images en voxels isotropes : 1mm³.
* Co-registration de tous les cerveaux dans l'espace du template BraTS avec l'algorithme ANTs [9].
* Extraction des cerveaux avec l'algorithme HD-BET.

### Modèles

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 5 :** Architecture du réseau de neurones U-Net.</figcaption></figure>

* Réseau de Neurones Convolutionnels (CNN).
* Publié en 2016
* 125000 paramètres
* Architecture fixe, symétrique Encodeur, Décodeur.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 6 :** Architecture du réseau de neurones Dynamic U-Net.</figcaption></figure>

* Réseau de Neurones Convolutionnels (CNN).
* Publié en 2021
* 33 millions paramètres
* Architecture flexible en fonction de la tâche de segmentation, asymétrique, Encodeur, Décodeur.

## Plan expérimental

### Division des jeux de données :

* ✓ Base de données source :

* ❖ BraTS :

* ✓ Apprentissage : 80% (1001 patients)
    * Validation : 4% (50 patients)
    * Test : 16% (200 patients)

* ✓ Bases de données cibles :

* ❖ Sterimgli :

* ✓ Apprentissage : 60% (30 patients)
    * Validation : 18% (10 patients)
    * Test : 22% (13 patients)

* ❖ MS-SEG :

* ✓ Apprentissage : 56% (30 patients)
    * Validation : 19% (10 patients)
    * Test : 25% (13 patients)

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 7 :** Différentes stratégies de Transfert d'apprentissage</figcaption></figure>

* ✓ Expériences :

* ❖ **Scratch** : le modèle cible est entraîné sans transfert d'apprentissage (à partir de zéro).
  * ❖ **Half learning rate** (fig 7.a) : transfert d'apprentissage avec mise à jour de tous les paramètres du modèle cible.

* ❖ **Freeze encoder** : Pas de mise à jour des paramètres de l'encodeur du modèle cible lors de l'entrainement.

* ❖ **Freeze decoder** (fig 7.c) : Pas de mise à jour des paramètres du décodeur du modèle cible lors de l'entrainement.

* ❖ **Freeze both** (fig 7.d) : Pas de mise à jour des paramètres de l'encodeur et du décodeur du modèle cible lors de l'entrainement.

<table><thead><tr><th>Expériences U-Net/Dynamic U-Net</th><th>Paramètres totaux</th><th>Paramètres entrainables</th><th>Paramètres non entrainables</th></tr></thead><tbody><tr><td>Fine tune all layers</td><td>125,229/33,092,517</td><td>125,229/33,092,517</td><td>0/0</td></tr><tr><td>Freeze encoder</td><td>100% / 100%</td><td>56% / 49%</td><td>44% / 50%</td></tr><tr><td>Freeze decoder</td><td>100% / 100%</td><td>68% / 79%</td><td>33% / 21%</td></tr><tr><td>Freeze both</td><td>100% / 100%</td><td>23% / 28%</td><td>77% / 72%</td></tr></tbody></table>

**Tableau** : Nombre de paramètres non entrainables après chaque expérience de transfert d'apprentissage

* Les entrainements ont été répétés pour un nombre croissant de patients issus des données d'apprentissage afin de déterminer un nombre de patients jusqu'auquel le transfert d'apprentissage aurait un intérêt en termes de précision avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net.

* Modèles évalués avec la métrique Dice sur les données de test.

## Résultats

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 8 :** Dice moyens obtenus avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net sur la base de données Sterimgli</figcaption></figure>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 9 :** Dice par classe obtenus avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net sur la base de données Sterimgli</figcaption></figure>

### Sterimgli
### Dice par classe

* ❖ **BraTS** : le Dice moyen est 0.79 pour le U-Net et 0.84 pour le Dynamic U-Net.

### ❖ Sterimgli

* ✓ **U-Net** : intérêt du transfert d'apprentissage quel que soit le nombre de patient, maximal pour 9 patients.

* ❖ Aucune différence significative observée entre les expériences de transfert d'apprentissage.

* ❖ Gain de Dice moyen des expériences de transfert d'apprentissage par rapport à l'apprentissage « de zéro » (Scratch) est entre +275 et 321%.

* ❖ Dice par classe : l'œdème et la cavité ont les Dice les plus élevés. L'œdème est une classe qui est assez représentée dans les bases de données sources et cibles. La cavité très représentée dans la base cible ressemble physiquement à la nécrose qui est très représentée dans la base source. La tumeur et la cicatrice ont les Dice les plus faibles du fait d'un manque de représentativité de ces classes dans la base cible.

* ✓ **Dynamic U-Net** : Toutes les expériences atteignent des Dice supérieurs aux Dice atteints par le modèle U-Net. Le U-Net atteignant un Dice moyen de 0.35 comparé à un Dice moyen de 0.45 pour le Dynamic U-Net.

* ❖ Pas de bénéfice significatif du transfert d'apprentissage par apport à l'apprentissage de zéro (Scratch).

### MS-SEG

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 10 :** Dice obtenus avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net sur la base de données MS-SEG</figcaption></figure>

* ❖ Aucune différence significative observée entre les expériences de transfert d'apprentissage.

* ❖ Les expériences de transfert d'apprentissage atteignent un Dice de 0.4 en moyenne pour le U-Net et 0.45 pour le Dynamic U-Net.

* ❖ Ces valeurs sont du même ordre que les Dice obtenus lors des entraînements à partir de zéro (Scratch).

## Discussion, Conclusion & Perspectives

* Bénéfices du transfert d'apprentissage observés pour le modèle U-Net comparativement au modèle Dynamic U-Net. Ceci pourrait s'expliquer par le fait que le U-Net soit un modèle plus ancien et moins performant que le Dynamic U-Net.
* Bénéfices du transfert d'apprentissage observés pour la base de données Sterimgli comparativement à la base de données MS-SEG. Ceci pourrait s'expliquer par le fait que le transfert d'apprentissage a de meilleures performances sur des bases de données cibles semblables aux bases de données sources.

* Le gain du transfert d'apprentissage bien que relativement modeste en termes de précision s'observe davantage pour des données cibles semblables à des données sources et pour les modèles conventionnels tels que le modèle U-Net, les modèles récents comme le Dynamic U-Net étant assez performants avec ou sans le transfert d'apprentissage.
* Perspective: Evaluer le transfert d'apprentissage en fonction des métriques de similarité des bases de données sources et cibles.
* Ce projet constitue une avancée dans la compréhension du transfert learning, une méthode de deep learning qui pourrait permettre d'obtenir des segmentations précises à partir d'un nombre restreint d'images et de labélisations et ainsi potentiellement alléger la charge de travail des radiologues pour une tâche souvent très chronophage et fastidieuse.

## Publications

1. Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE, Setio AAA, Ciompi F, Ghafoorian M, et al. A survey on deep learning in medical image analysis. Med Image Anal. 2017 Dec;42:60–88
2. Weiss K, Khoshgoftaar TM, Wang D. A survey of transfer learning. J Big Data. 2016 May 28;3(1):9
3. Paul A, Yushkevich, Joseph Piven, Heather Cody Hazlett, Rachel Gimpel Smith, Sean Ho, James C. Gee, and Guido Gerig. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 2006 Jul 1; 31(3):1116–28.
4. Menze BH, Jakab A, Bauer S, Kalpathy-Cramer J, Farahani K, Kirby J, et al. The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BraTS). IEEE Trans Med Imaging. 2015 Oct;34(10):1993–2024
5. Commowick O, Kain M, Casey R, Ameli R, Ferré JC, Kerbrat A, Tourdias T, Cervenansky F, Camarasu-Pop S, Glatard T, Vukusic S, Edan G, Barillot C, Dojat M, Cotton F. Multiple sclerosis lesions segmentation from multiple experts: The MICCAI 2016 challenge dataset. Neuroimage. 2021 Dec 12;44(11):18580. doi: 10.1016/j.neuroimage.2021.118580. Epub 2021

6. Kofler F, Berger C, Waldmannstetter D, Lipkova J, Ezhov I, Tetteh G, Kirschke J, Zimmer C, Wiestler B, Menze BH. BraTS Toolkit: 7. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. ArXiv150504597 Cs (Internet). 2015 May 18 (cited 2022 Apr 22).
8. N. A. Mashudi, N. Ahmad and N. M. Noor. "Dynamic U-Net Using Residual Network for Iris Segmentation
9. Avants, Brian B., et al. "Ants: Open-source tools for normalization and neuroanatomy." *Neanetle* 10 (2009): 1-11.

<figure><img src="image_12.png" /></figure>
# Segmentation d'IRM multimodales par réseaux de neurones :
Stratégies de transfert d'apprentissage pour des ensembles de données de taille limitée

nh
TherAguix®

Liliane Daniela Talba Malla Tchamedeu¹, Benjamin Lambert²,³, Thomas Coudert², Elizabeth Moyal Cohen-Jonathan⁵, ⁶, Soleakhena Ken⁵, ⁶, Géraldine Le Duc¹, Michel Dojat², ⁴, Fabien Boux¹, Benjamin Lemasson²

¹NH TherAguix, 19 Chemin des Prés, 38240 Meylan, France
²Univ. Grenoble Alpes, Inserm, U1216, Grenoble Institut Neurosciences, 38000, France
³Pixyl, Research and Development Laboratory, 38000 Grenoble, France

⁴Univ. Grenoble Alpes, Inria, CNRS, LJK, Grenoble, France
⁵Oncopole Claudius Regaud - Institut Universitaire du Cancer de Toulouse, 31059 Toulouse, France
⁶CRCT INSERM UMR1037 RADOPT Team 11, Toulouse, France

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

Grenoble
Institut Neurosciences

## Introduction : Qu'est-ce que le transfert d'apprentissage ?

### Contexte :

* L'apprentissage profond (Deep Learning) est la méthode la plus utilisée pour automatiser la segmentation d'images médicales. Cependant, cette tâche est complexe et est souvent limitée par la nécessité d'un grand nombre de données annotées et la phase longue d'entraînement requises par les modèles d'apprentissage profond.[1]
* Le transfert d'apprentissage (Transfert Learning, TL) se présente comme une solution prometteuse pour contourner ces limitations en capitalisant sur les connaissances préalablement acquises par des modèles pré-entraînés sur de larges collections de données préexistantes.[2]

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 1 :** Différentes étapes du Transfert d'apprentissage</figcaption></figure>

## Matériels et Méthodes

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 2 :** Glioblastomes de la base de données BraTS.</figcaption></figure>

<caption>**Figure 3 :** Glioblastomes de la base de données Sterimgli.</caption>

<caption>**Figure 4 :** Sclérose en plaques de la base de données MS-SEG.</caption>

* 1251 patients
* Séquences : Flair, T1w, T1w-Gd, T2w
* Labels : Tumeur, Nécrose, Oedème

* 28 patients
* Séquences : Flair, T1w, T1w-Gd, T2w
* Labels : Tumeur, Cavité, Oedème, Cicatrice

* 53 patients
* Séquences : Flair, T1w, T1w-Gd, T2w
* Labels : Sclérose en plaques

Le même prétraitement a été appliqué aux données sources et cibles en utilisant un outil open source: la BraTS toolkit [6]:
* Réecantillonage des images en voxels isotropes : 1mm³.
* Co-registration de tous les cerveaux dans l'espace du template BraTS avec l'algorithme ANTs [9].
* Extraction des cerveaux avec l'algorithme HD-BET.

### Modèles

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 5 :** Architecture du réseau de neurones U-Net.</figcaption></figure>

* Réseau de Neurones Convolutionnels (CNN).
* Publié en 2016
* 125000 paramètres
* Architecture fixe, symétrique Encodeur, Décodeur.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 6 :** Architecture du réseau de neurones Dynamic U-Net.</figcaption></figure>

* Réseau de Neurones Convolutionnels (CNN).
* Publié en 2021
* 33 millions paramètres
* Architecture flexible en fonction de la tâche de segmentation, asymétrique, Encodeur, Décodeur.

## Plan expérimental

### Division des jeux de données :

* ✓ Base de données source :

* ❖ BraTS :

* ✓ Apprentissage : 80% (1001 patients)
* Validation : 4% (50 patients)
* Test : 16% (200 patients)

* ✓ Bases de données cibles :

* ❖ Sterimgli : 
  * ✓ Apprentissage : 60% (30 patients)
  * Validation : 18% (10 patients)
  * Test : 22% (13 patients)
* ❖ MS-SEG : 
  * ✓ Apprentissage : 56% (30 patients)
  * Validation : 19% (10 patients)
  * Test : 25% (13 patients)

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 7 :** Différentes stratégies de Transfert d'apprentissage</figcaption></figure>

* ✓ Expériences :

* ➤ **Scratch** : le modèle cible est entraîné sans transfert d'apprentissage (à partir de zéro).
* ➤ **Half learning rate** (fig 7.a) : transfert d'apprentissage avec mise à jour de tous les paramètres du modèle cible.

* ➤ **Freeze encoder** : Pas de mise à jour des paramètres de l'encodeur du modèle cible lors de l'entrainement.

* ➤ **Freeze decoder** (fig 7.c) : Pas de mise à jour des paramètres du décodeur du modèle cible lors de l'entrainement.

* ➤ **Freeze both** (fig 7.d) : Pas de mise à jour des paramètres de l'encodeur et du décodeur du modèle cible lors de l'entrainement.

<table><thead><tr><th>Expériences U-Net/Dynamic U-Net</th><th>Paramètres totaux</th><th>Paramètres entrainables</th><th>Paramètres non entrainables</th></tr></thead><tbody><tr><td>Fine tune all layers</td><td>125,229/33,092,517</td><td>125,229/33,092,517</td><td>0/0</td></tr><tr><td>Freeze encoder</td><td>100% / 100%</td><td>56% / 49%</td><td>44% / 50%</td></tr><tr><td>Freeze decoder</td><td>100% / 100%</td><td>68% / 79%</td><td>33% / 21%</td></tr><tr><td>Freeze both</td><td>100% / 100%</td><td>23% / 28%</td><td>77% / 72%</td></tr></tbody></table>

**Tableau** : Nombre de paramètres non entrainables après chaque expérience de transfert d'apprentissage

* Les entrainements ont été répétés pour un nombre croissant de patients issus des données d'apprentissage afin de déterminer un nombre de patients jusqu'auquel le transfert d'apprentissage aurait un intérêt en termes de précision avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net.

* Modèles évalués avec la métrique Dice sur les données de test.

## Résultats

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 8 :** Dice moyens obtenus avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net sur la base de données Sterimgli</figcaption></figure>

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 9 :** Dice par classe obtenus avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net sur la base de données Sterimgli</figcaption></figure>

### Sterimgli
Dice par classe

* ❖ **BraTS** : le Dice moyen est 0.79 pour le U-Net et 0.84 pour le Dynamic U-Net.

* ❖ Sterimgli

* ✓ **U-Net** : intérêt du transfert d'apprentissage quel que soit le nombre de patient, maximal pour 9 patients.

* ➤ Aucune différence significative observée entre les expériences de transfert d'apprentissage.

* ➤ Gain de Dice moyen des expériences de transfert d'apprentissage par rapport à l'apprentissage « de zéro » (Scratch) est entre +275 et 321%.

* ➤ Dice par classe : l'œdème et la cavité ont les Dice les plus élevés. L'œdème est une classe qui est assez représentée dans les bases de données sources et cibles. La cavité très représentée dans la base cible ressemble physiquement à la nécrose qui est très représentée dans la base source. La tumeur et la cicatrice ont les Dice les plus faibles du fait d'un manque de représentativité de ces classes dans la base cible.

* ✓ **Dynamic U-Net** : Toutes les expériences atteignent des Dice supérieurs aux Dice atteints par le modèle U-Net. Le U-Net atteignant un Dice moyen de 0.35 comparé à un Dice moyen de 0.45 pour le Dynamic U-Net.

* ➤ Pas de bénéfice significatif du transfert d'apprentissage par apport à l'apprentissage de zéro (Scratch).

### MS-SEG

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 10 :** Dice obtenus avec les modèles U-Net et Dynamic U-Net sur la base de données MS-SEG</figcaption></figure>

* ➤ Aucune différence significative observée entre les expériences de transfert d'apprentissage.

* ➤ Les expériences de transfert d'apprentissage atteignent un Dice de 0.4 en moyenne pour le U-Net et 0.45 pour le Dynamic U-Net.

* ➤ Ces valeurs sont du même ordre que les Dice obtenus lors des entraînements à partir de zéro (Scratch).

## Discussion, Conclusion & Perspectives

* Bénéfices du transfert d'apprentissage observés pour le modèle U-Net comparativement au modèle Dynamic U-Net. Ceci pourrait s'expliquer par le fait que le U-Net soit un modèle plus ancien et moins performant que le Dynamic U-Net.
* Bénéfices du transfert d'apprentissage observés pour la base de données Sterimgli comparativement à la base de données MS-SEG. Ceci pourrait s'expliquer par le fait que le transfert d'apprentissage a de meilleures performances sur des bases de données cibles semblables aux bases de données sources.

* Le gain du transfert d'apprentissage bien que relativement modeste en termes de précision s'observe davantage pour des données cibles semblables aux données sources et pour les modèles conventionnels tels que le modèle U-Net, les modèles récents comme le Dynamic U-Net étant assez performants avec ou sans le transfert d'apprentissage.
* Perspective: Evaluer le transfert d'apprentissage en fonction des métriques de similarité des bases de données sources et cibles.
* Ce projet constitue une avancée dans la compréhension du transfert learning, une méthode de deep learning qui pourrait permettre d'obtenir des segmentations précises à partir d'un nombre restreint d'images et de labélisations et ainsi potentiellement alléger la charge de travail des radiologues pour une tâche souvent très chronophage et fastidieuse.

## Publications

1. Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE, Setio AAA, Ciompi F, Ghafoorian M, et al. A survey on deep learning in medical image analysis. Med Image Anal. 2017 Dec;42:60-88
2. Weiss K, Khoshgoftaar TM, Wang D. A survey of transfer learning. J Big Data. 2016 May 28;3(1):9
3. Paul A, Yushkevich, Joseph Piven, Heather Cody Hazlett, Rachel Gimpel Smith, Sean Ho, James C. Gee, and Guido Gerig. User-guided 3D active contour segmentation of anatomical structures: Significantly improved efficiency and reliability. Neuroimage. 2006 Jul 1; 31(3):1116-28.
4. Menze BH, Jakab A, Bauer S, Kalpathy-Cramer J, Farahani K, Kirby J, et al. The Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BraTS). IEEE Trans Med Imaging. 2015 Oct;34(10):1993-2024
5. Commowick O, Kain M, Casey R, Ameli R, Ferré JC, Kerbrat A, Tourdias T, Cervenansky F, Camarasu-Pop S, Glatard T, Vukusic S, Edan G, Barillot C, Dojat M, Cotton F. Multiple sclerosis lesions segmentation from multiple experts: The MICCAI 2016 challenge dataset. Neuroimage. 2021 Dec 12;44(11):18580. doi: 10.1016/j.neuroimage.2021.118580. Epub 2021

6. Kofler F, Berger C, Waldmannstetter D, Lipkova J, Ezhov I, Tetteh G, Kirschke J, Zimmer C, Wiestler B, Menze BH. BraTS Toolkit: 7. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation. ArXiv150504597 Cs (Internet). 2015 May 18 (cited 2022 Apr 22).
8. N. A. Mashudi, N. Ahmad and N. M. Noor. "Dynamic U-Net Using Residual Network for Iris Segmentation
9. Avants, Brian B., et al. "Ants: Open-source tools for normalization and neuroanatomy." *Neanetle* 10 (2009): 1-11.

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