Kaggle竞赛赛题解析：HuBMAP 医学器官分割

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比赛名称：HuBMAP + HPA - Hacking the Human Body 分割多器官功能组织单元

比赛链接：https://www.kaggle.com/competitions/hubmap-organ-segmentation

比赛类型：计算机视觉、语义分割

比赛背景人类生物分子图谱计划(HuBMAP) 正在努力在细胞水平上创建人类参考图谱，旨在绘制人类细胞、组织和器官中的蛋白质表达图。

在本次比赛中，您将识别和分割五个人体器官的功能性组织单位 (FTU)。您将使用组织切片图像数据集构建模型，并尽可能准确地分割 FTU。如果成功，您将有助于加速世界对细胞和组织组织之间关系的理解。

比赛任务您将使用组织切片图像数据集构建模型，并尽可能准确地分割器官功能组织单元。

评价指标使用 Dice coefficient进行评价，通过对比真实标签与选手提交的预测结果：

数据描述训练数据集由来自公共 HPA 数据的数据组成，公共测试集是私有 HPA 数据和 HuBMAP 数据的组合，私有测试集仅包含 HuBMAP 数据。

[train/test].csv：训练/测试集的元数据

[train/test]_images/：训练/测试集的图像

train_annotations/：训练集标签

比赛赛程

2022年9月15日：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年9月15日：团队合并截止日期。这是参与者加入或合并团队的最后一天。

2022年9月22日：最终提交截止日期。

赛题奖金

1st Place - $15,000

2nd Place - $10,000

3rd Place - $5,000

解题思路赛题是典型的语义分割赛题，需要使用语义分割的模型来完成。在完成的过程需要考虑对图像进行切分，搭建鲁邦的模型。

参考思路：https://www.kaggle.com/code/realneuralnetwork/fork-of-inference-fastai-baseline

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