導讀 當你的手臂骨折時，放射科醫(yī)生會幫你節(jié)省一天的時間和骨頭。這些醫(yī)生使用成像技術，如電腦斷層掃描和正電子發(fā)射斷層掃描、核磁共振成像和x
當你的手臂骨折時，放射科醫(yī)生會幫你節(jié)省一天的時間和骨頭。這些醫(yī)生使用成像技術，如電腦斷層掃描和正電子發(fā)射斷層掃描、核磁共振成像和x光來診斷和治療疾病。
然而，在使用各種醫(yī)療工具時，放射科醫(yī)生面臨著許多日常挑戰(zhàn)，也許最困難的是胸部x光。
現(xiàn)有的解釋胸部x光圖像的方法將它們分為一系列發(fā)現(xiàn)。目前還沒有關于他們在圖像上的位置的解釋，這有時會導致無法解釋的結(jié)果。
需要一種解決方案來定位胸部x光圖像上的發(fā)現(xiàn)，從而為醫(yī)生提供更有意義的診斷幫助。
在本次比賽中，你將根據(jù)胸部x光片自動定位和分類14種胸部異常。您將使用由經(jīng)驗豐富的放射科醫(yī)生注釋的包含18，000次掃描的數(shù)據(jù)集。您可以使用15，000張帶有獨立標記的圖像來訓練模型，該模型將在3，000張圖像的測試集上進行評估。這些評論是通過VinLab收集的，VinBigData是一個基于網(wǎng)絡的平臺。有關構(gòu)建數(shù)據(jù)集的詳細信息，請參見我們最近發(fā)表的論文“VinDr-CXR:帶有放射科醫(yī)師注釋的胸部x線開放數(shù)據(jù)集”。
必須在2021年3月30日格林尼治時間11:59之前收到此挑戰(zhàn)的提交。
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