TY - JOUR
AU - Zenk, Maximilian
AU - Baid, Ujjwal
AU - Pati, Sarthak
AU - Linardos, Akis
AU - Edwards, Brandon
AU - Sheller, Micah
AU - Foley, Patrick
AU - Aristizabal, Alejandro
AU - Zimmerer, David
AU - Gruzdev, Alexey
AU - Martin, Jason
AU - Shinohara, Russell T
AU - Reinke, Annika
AU - Isensee, Fabian
AU - Parampottupadam, Santhosh
AU - Parekh, Kaushal
AU - Floca, Ralf Omar
AU - Kassem, Hasan
AU - Baheti, Bhakti
AU - Thakur, Siddhesh
AU - Chung, Verena
AU - Kushibar, Kaisar
AU - Lekadir, Karim
AU - Jiang, Meirui
AU - Yin, Youtan
AU - Yang, Hongzheng
AU - Liu, Quande
AU - Chen, Cheng
AU - Dou, Qi
AU - Heng, Pheng-Ann
AU - Zhang, Xiaofan
AU - Zhang, Shaoting
AU - Khan, Muhammad Irfan
AU - Azeem, Mohammad Ayyaz
AU - Jafaritadi, Mojtaba
AU - Alhoniemi, Esa
AU - Kontio, Elina
AU - Khan, Suleiman A
AU - Mächler, Leon
AU - Ezhov, Ivan
AU - Kofler, Florian
AU - Shit, Suprosanna
AU - Paetzold, Johannes C
AU - Loehr, Timo
AU - Wiestler, Benedikt
AU - Peiris, Himashi
AU - Pawar, Kamlesh
AU - Zhong, Shenjun
AU - Chen, Zhaolin
AU - Hayat, Munawar
AU - Egan, Gary
AU - Harandi, Mehrtash
AU - Isik Polat, Ece
AU - Polat, Gorkem
AU - Kocyigit, Altan
AU - Temizel, Alptekin
AU - Tuladhar, Anup
AU - Tyagi, Lakshay
AU - Souza, Raissa
AU - Forkert, Nils D
AU - Mouches, Pauline
AU - Wilms, Matthias
AU - Shambhat, Vishruth
AU - Maurya, Akansh
AU - Danannavar, Shubham Subhas
AU - Kalla, Rohit
AU - Anand, Vikas Kumar
AU - Krishnamurthi, Ganapathy
AU - Nalawade, Sahil
AU - Ganesh, Chandan
AU - Wagner, Ben
AU - Reddy, Divya
AU - Das, Yudhajit
AU - Yu, Fang F
AU - Fei, Baowei
AU - Madhuranthakam, Ananth J
AU - Maldjian, Joseph
AU - Singh, Gaurav
AU - Ren, Jianxun
AU - Zhang, Wei
AU - An, Ning
AU - Hu, Qingyu
AU - Zhang, Youjia
AU - Zhou, Ying
AU - Siomos, Vasilis
AU - Tarroni, Giacomo
AU - Passerrat-Palmbach, Jonathan
AU - Rawat, Ambrish
AU - Zizzo, Giulio
AU - Kadhe, Swanand Ravindra
AU - Epperlein, Jonathan P
AU - Braghin, Stefano
AU - Wang, Yuan
AU - Kanagavelu, Renuga
AU - Wei, Qingsong
AU - Yang, Yechao
AU - Liu, Yong
AU - Kotowski, Krzysztof
AU - Adamski, Szymon
AU - Machura, Bartosz
AU - Malara, Wojciech
AU - Zarudzki, Lukasz
AU - Nalepa, Jakub
AU - Shi, Yaying
AU - Gao, Hongjian
AU - Avestimehr, Salman
AU - Yan, Yonghong
AU - Akbar, Agus S
AU - Kondrateva, Ekaterina
AU - Yang, Hua
AU - Li, Zhaopei
AU - Wu, Hung-Yu
AU - Roth, Johannes
AU - Saueressig, Camillo
AU - Milesi, Alexandre
AU - Nguyen, Quoc D
AU - Gruenhagen, Nathan J
AU - Huang, Tsung-Ming
AU - Ma, Jun
AU - Singh, Har Shwinder H
AU - Pan, Nai-Yu
AU - Zhang, Dingwen
AU - Zeineldin, Ramy A
AU - Futrega, Michal
AU - Yuan, Yading
AU - Conte, Gian Marco
AU - Feng, Xue
AU - Pham, Quan D
AU - Xia, Yong
AU - Jiang, Zhifan
AU - Luu, Huan Minh
AU - Dobko, Mariia
AU - Carré, Alexandre
AU - Tuchinov, Bair
AU - Mohy-Ud-Din, Hassan
AU - Alam, Saruar
AU - Singh, Anup
AU - Shah, Nameeta
AU - Wang, Weichung
AU - Sako, Chiharu
AU - Bilello, Michel
AU - Ghodasara, Satyam
AU - Mohan, Suyash
AU - Davatzikos, Christos
AU - Calabrese, Evan
AU - Rudie, Jeffrey
AU - Villanueva-Meyer, Javier
AU - Cha, Soonmee
AU - Hess, Christopher
AU - Mongan, John
AU - Ingalhalikar, Madhura
AU - Jadhav, Manali
AU - Pandey, Umang
AU - Saini, Jitender
AU - Huang, Raymond Y
AU - Chang, Ken
AU - To, Minh-Son
AU - Bhardwaj, Sargam
AU - Chong, Chee
AU - Agzarian, Marc
AU - Kozubek, Michal
AU - Lux, Filip
AU - Michálek, Jan
AU - Matula, Petr
AU - Ker Kovský, Miloš
AU - Kopr Ivová, Tereza
AU - Dostál, Marek
AU - Vybíhal, Václav
AU - Pinho, Marco C
AU - Holcomb, James
AU - Metz, Marie
AU - Jain, Rajan
AU - Lee, Matthew D
AU - Lui, Yvonne W
AU - Tiwari, Pallavi
AU - Verma, Ruchika
AU - Bareja, Rohan
AU - Yadav, Ipsa
AU - Chen, Jonathan
AU - Kumar, Neeraj
AU - Gusev, Yuriy
AU - Bhuvaneshwar, Krithika
AU - Sayah, Anousheh
AU - Bencheqroun, Camelia
AU - Belouali, Anas
AU - Madhavan, Subha
AU - Colen, Rivka R
AU - Kotrotsou, Aikaterini
AU - Vollmuth, Philipp
AU - Brugnara, Gianluca
AU - Preetha, Chandrakanth J
AU - Sahm, Felix
AU - Bendszus, Martin
AU - Wick, Wolfgang
AU - Mahajan, Abhishek
AU - Balaña, Carmen
AU - Capellades, Jaume
AU - Puig, Josep
AU - Choi, Yoon Seong
AU - Lee, Seung-Koo
AU - Chang, Jong Hee
AU - Ahn, Sung Soo
AU - Shaykh, Hassan F
AU - Herrera-Trujillo, Alejandro
AU - Trujillo, Maria
AU - Escobar, William
AU - Abello, Ana
AU - Bernal, Jose
AU - Gómez, Jhon
AU - LaMontagne, Pamela
AU - Marcus, Daniel S
AU - Milchenko, Mikhail
AU - Nazeri, Arash
AU - Landman, Bennett
AU - Ramadass, Karthik
AU - Xu, Kaiwen
AU - Chotai, Silky
AU - Chambless, Lola B
AU - Mistry, Akshitkumar
AU - Thompson, Reid C
AU - Srinivasan, Ashok
AU - Bapuraj, J Rajiv
AU - Rao, Arvind
AU - Wang, Nicholas
AU - Yoshiaki, Ota
AU - Moritani, Toshio
AU - Turk, Sevcan
AU - Lee, Joonsang
AU - Prabhudesai, Snehal
AU - Garrett, John
AU - Larson, Matthew
AU - Jeraj, Robert
AU - Li, Hongwei
AU - Weiss, Tobias
AU - Weller, Michael
AU - Bink, Andrea
AU - Pouymayou, Bertrand
AU - Sharma, Sonam
AU - Tseng, Tzu-Chi
AU - Adabi, Saba
AU - Xavier Falcão, Alexandre
AU - Martins, Samuel B
AU - Teixeira, Bernardo C A
AU - Sprenger, Flávia
AU - Menotti, David
AU - Lucio, Diego R
AU - Niclou, Simone P
AU - Keunen, Olivier
AU - Hau, Ann-Christin
AU - Pelaez, Enrique
AU - Franco-Maldonado, Heydy
AU - Loayza, Francis
AU - Quevedo, Sebastian
AU - McKinley, Richard
AU - Slotboom, Johannes
AU - Radojewski, Piotr
AU - Meier, Raphael
AU - Wiest, Roland
AU - Trenkler, Johannes
AU - Pichler, Josef
AU - Necker, Georg
AU - Haunschmidt, Andreas
AU - Meckel, Stephan
AU - Guevara, Pamela
AU - Torche, Esteban
AU - Mendoza, Cristobal
AU - Vera, Franco
AU - Ríos, Elvis
AU - López, Eduardo
AU - Velastin, Sergio A
AU - Choi, Joseph
AU - Baek, Stephen
AU - Kim, Yusung
AU - Ismael, Heba
AU - Allen, Bryan
AU - Buatti, John M
AU - Zampakis, Peter
AU - Panagiotopoulos, Vasileios
AU - Tsiganos, Panagiotis
AU - Alexiou, Sotiris
AU - Haliassos, Ilias
AU - Zacharaki, Evangelia I
AU - Moustakas, Konstantinos
AU - Kalogeropoulou, Christina
AU - Kardamakis, Dimitrios M
AU - Luo, Bing
AU - Poisson, Laila M
AU - Wen, Ning
AU - Vallières, Martin
AU - Loutfi, Mahdi Ait Lhaj
AU - Fortin, David
AU - Lepage, Martin
AU - Morón, Fanny
AU - Mandel, Jacob
AU - Shukla, Gaurav
AU - Liem, Spencer
AU - Alexandre, Gregory S
AU - Lombardo, Joseph
AU - Palmer, Joshua D
AU - Flanders, Adam E
AU - Dicker, Adam P
AU - Ogbole, Godwin
AU - Oyekunle, Dotun
AU - Odafe-Oyibotha, Olubunmi
AU - Osobu, Babatunde
AU - Shu'aibu Hikima, Mustapha
AU - Soneye, Mayowa
AU - Dako, Farouk
AU - Dorcas, Adeleye
AU - Murcia, Derrick
AU - Fu, Eric
AU - Haas, Rourke
AU - Thompson, John A
AU - Ormond, David Ryan
AU - Currie, Stuart
AU - Fatania, Kavi
AU - Frood, Russell
AU - Simpson, Amber L
AU - Peoples, Jacob J
AU - Hu, Ricky
AU - Cutler, Danielle
AU - Moraes, Fabio Y
AU - Tran, Anh
AU - Hamghalam, Mohammad
AU - Boss, Michael A
AU - Gimpel, James
AU - Kattil Veettil, Deepak
AU - Schmidt, Kendall
AU - Cimino, Lisa
AU - Price, Cynthia
AU - Bialecki, Brian
AU - Marella, Sailaja
AU - Apgar, Charles
AU - Jakab, Andras
AU - Weber, Marc-André
AU - Colak, Errol
AU - Kleesiek, Jens
AU - Freymann, John B
AU - Kirby, Justin S
AU - Maier-Hein, Lena
AU - Albrecht, Jake
AU - Mattson, Peter
AU - Karargyris, Alexandros
AU - Shah, Prashant
AU - Menze, Bjoern
AU - Maier-Hein, Klaus
AU - Bakas, Spyridon
TI - Towards fair decentralized benchmarking of healthcare AI algorithms with the Federated Tumor Segmentation (FeTS) challenge.
JO - Nature Communications
VL - 16
IS - 1
SN - 2041-1723
CY - [London]
PB - Springer Nature
M1 - DKFZ-2025-01357
SP - 6274
PY - 2025
N1 - #EA:E230#LA:E230#
AB - Computational competitions are the standard for benchmarking medical image analysis algorithms, but they typically use small curated test datasets acquired at a few centers, leaving a gap to the reality of diverse multicentric patient data. To this end, the Federated Tumor Segmentation (FeTS) Challenge represents the paradigm for real-world algorithmic performance evaluation. The FeTS challenge is a competition to benchmark (i) federated learning aggregation algorithms and (ii) state-of-the-art segmentation algorithms, across multiple international sites. Weight aggregation and client selection techniques were compared using a multicentric brain tumor dataset in realistic federated learning simulations, yielding benefits for adaptive weight aggregation, and efficiency gains through client sampling. Quantitative performance evaluation of state-of-the-art segmentation algorithms on data distributed internationally across 32 institutions yielded good generalization on average, albeit the worst-case performance revealed data-specific modes of failure. Similar multi-site setups can help validate the real-world utility of healthcare AI algorithms in the future.
KW - Humans
KW - Benchmarking: methods
KW - Algorithms
KW - Brain Neoplasms: diagnostic imaging
KW - Image Processing, Computer-Assisted: methods
KW - Artificial Intelligence
KW - Magnetic Resonance Imaging
LB - PUB:(DE-HGF)16
C6 - pmid:40628696
C2 - pmc:PMC12238412
DO - DOI:10.1038/s41467-025-60466-1
UR - https://inrepo02.dkfz.de/record/302817
ER -