CT影像诊断新冠肺炎

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2020-04-30 12:00:00
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2020-05-30 20:00:00
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大赛简介

自2月12日起，湖北首次将临床诊断病例数纳入新增数据，在《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》(以下简称：《第五版新冠肺炎诊疗方案》）中提到将”疑似病例中具有肺炎影像学特征者“纳入临床诊断病例标准，将“肺部影像学显示炎症明显吸收”重新回归到解除隔离和出院标准中，不难看出影像学在此次新冠肺炎中的诊断中起着至关重要的作用。

人工智能技术在本次的抗疫战争中也发挥着自己的优势，通过深度学习技术，对医学影像进行分类识别，协助诊断专家完成高效率、高准确率的诊断任务。

本赛题是一个图像二分类任务，基于2019年新冠肺炎CT医学影像数据，要求参赛者搭建算法模型，通过CT医学影像诊断患者是否感染新冠肺炎。对医学领域的人工智能技术落地研究有着重要意义。

赛事主题和数据说明

赛题描述

本赛题是一个图像二分类任务，基于2019年新冠肺炎CT医学影像数据，要求参赛者搭建算法模型，通过CT医学影像诊断患者是否感染新冠肺炎。对医学领域的人工智能技术落地研究有着重要意义。

数据描述

由于需要提交代码作品在云端进行训练，参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据。

字段说明：

文件名 字段名称 字段类型 备注 样例
train.csv image_path str 图片的相对路径 ./data/input/COVIDClassification/image/0.png
label int 标签 0

评审标准

算法输入输出格式

系统评估时，要求参赛者必须在predict方法中接收到输入和评估返回的结果输出，格式如下所示。

输入字段： 

{
    "image_path": ".\/data\/input\/COVIDClassification\/image\/0.png"
}

输出字段： 

{
    "label": 0
}

评审指标说明

  • 准确率（Accuracy）：对于给定的测试数据集，预测正确的样本数与实际总样本数之比
  • True，表示预测正确的样本数数量
  • Total Number of Samples，表示实际总样本数数量
  • 计算公式如下：

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  • 参赛流程
  • 常见问题

第一步：参赛选手从FlyAI官网选择比赛报名，需下载样例代码

下载的项目中不包含数据集，运行main.py会自动下载调试数据集

本地调试根据不同数据集会提供10%～100%数据，全量数据提交到GPU后会自动更新替换

下载样例代码，解压后在样例代码上编写自己的模型代码，压缩后再在上传代码位置进行上传，就可以查看自己得分。

第二步：本地代码调试

本地配置Python3.5以上的运行环境，并安装项目运行所需的Python依赖包 app.json是项目的配置文件

在main.py中编写神经网络，没有框架限制

在prediction.py测试模型是否评估成功

main.py中需在class Main(FlyAI) 类中实现自己的训练过程

第三步：提交到GPU训练，保存模型

本地调试完成之后，提交代码到GPU，在全量数据上训练模型，保存最优模型。

提交GPU的方式有：网站在线提交。

第四步：评估模型，获取奖金，实时提现

GPU训练完成后，会调用prediction.py中的predict方法进行评估，并给出最后得分

高分的参赛选手，可实时获取奖金，通过微信提现