来源：投稿 作者：Frank

编辑：学姐

主讲老师：Frank

BAT算法工程师，多次在天池取得top10, 天池数据大师称号，发表CCFA/B一作各一篇

赛题分析+baseline

1、赛题链接

https://www.kaggle.com/competitions/uw-madison-gi-tract-image-segmentation/overview/description

2、赛题描述

本次比赛的核磁共振扫描（MRI scans）图像来自实际的癌症患者。他们在放射治疗期间的不同阶段进行了若干次MRI scans. 我们需要基于这些MRI sacns的图像，利用深度学习提出一个模型，自动分割里面的肠(stomach)和胃(intestines)

商业价值：在医学扫描系统中，定位健康器官，帮助改善癌症治疗

※ 比赛时间线

• 2022 4月 14日 年 - 开始日期。

• 2022 7月 7 日 年 - 报名截止日期。 您必须在此日期之前接受比赛规则才能参加比赛。

• 2022 7 月 7 日 年 - 团队合并截止日期。 这是参与者可以加入或合并团队的最后一天。

• 2022 7 月 14 日 年 - 最终提交截止日期。

※ 丰厚的奖金

• 一等奖：12,000美元

• 二等奖：8,000美元

• 三等奖：5,000美元

3、数据EDA

训练数据一览：

图像可视化：

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4、baseline

本次提供的baseline分为hypre-parameter,  data,  model,  Loss,  train五个方面。

整套baseline的代码非常清晰, 非常适合入门以及后续代码复用。

5、评价指标

50%的Dice coefficient + 50% 的3D Hausdorff distance.

6、Trick

数据增强：多分辨率训练、elastictransformer等

模型：高级模型，Unet的一系列变体

Loss：系数自动学习策略

提交：多模型混合等…

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