发布时间：2024-07-11 11:38:01 来源：
|
参考题目介绍 |
|
|
题目名称 |
医疗影像解译系统设计 |
|
作品形式 |
软硬件设计类 |
|
赛题简介 |
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准的从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学中重要的课题。根据成像原理，医疗影像可以粗略分为两类： 1、2D成像：一种是在可见光下获取的RGB彩照，如眼底彩照、皮肤彩照等； 2、 其中，3D影像能够更直观辅助医生提升诊断效率。然而，医疗影像的读片工作对专业知识要求高，这样繁重且重复性较高的阅片工作，仅能由专业的影像科医生完成。另一方面，医疗影像在医学检查中愈发常见，对阅片专家的需求也在增加。随着深度学习技术的发展，我们看到了使用AI技术辅助医生快速分析阅片、减轻阅片工作负担的可能性。 为更好满足医疗从业者快速构建医疗识别模型及高效进行图像分析的需求，参赛选手需利用深度学习和软件开发技术实现以下两部分内容： 1. 算法部分：要求选手基于PaddlePaddle，在官方指定数据集上进行打榜，实现在验证集上，给定任一3D医疗数据，准确地完成医学数据的分割任务，并且在新的、未进行过训练的数据集上能够获得较好的泛化性能。 2. 软件部分：要求选手实现基于WEB的3D医疗数据解析平台，其中包含医疗数据的导入、分割、可视化和数据分析功能四大基础功能，且飞桨模型可在本地或云端部署进行推理。选手可设计更多相关场景的附加功能，通过稳定的软件功能和优秀的人机交互，为非AI专业人员提供良好用户体验。 |
|
是否为本届新题 |
是 |
|
配套数据资源介绍 |
|
|
数据资源名称 |
3D 医疗数据多器官数据集 |
|
数据内容介绍 |
共有11个器官的标注，包括脾脏、右肾、左肾、胆囊、食道、肝、胃、主动脉、下腔静脉、胰腺、膀胱。 |
|
数据规模 |
本数据集共包含160套训练数据，40套测试数据。共7834.66M。 |
|
网站链接 |
https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/274552 |
|
联系方式 |
|
|
单位 |
百度在线网络技术（北京）有限公司 |
|
联系人 |
刘聪琳 |
|
联系电话 |
18391314496 |
|
联系邮箱 |
Liuconglin@baidu.com |