Kaggle竞赛赛题解析：中风血块分类

Kaggle的多数学术活动由企业或者研究机构发布，以学术活动奖励的方式向全球征集解决方案，通过众包的方式解决建模问题，诸如Google、Facebook、Microsoft等知名科技公司均在Kaggle上举办过数据挖掘比赛。

Mayo Clinic比赛名称：Mayo Clinic - STRIP AI

中风血块起源的图像分类

比赛链接：https://www.kaggle.com/competitions/mayo-clinic-strip-ai

比赛类型：计算机视觉、图像分类

比赛背景中风仍然是全球第二大死因。在美国，每年有超过 700,000 人经历由血栓阻塞通往大脑的动脉引起的缺血性中风。第二次中风使患者的生存机会恶化。然而，如果医生能够确定中风病因，随后的中风可能会得到缓解，这会影响中风事件后的治疗管理。

比赛任务本次比赛的目标是对缺血性中风的血凝块来源进行分类。使用整张幻灯片数字病理图像，您将构建一个模型，以区分两种主要的急性缺血性中风 (AIS) 病因亚型：心脏和大动脉粥样硬化。

评价指标使用加权多类对数损失评估提交，每个类对于最终分数大致同样重要。

数据描述本次比赛的数据集包括一千多张高分辨率全幻灯片数字病理图像。每张幻灯片都描绘了来自经历过急性缺血性中风的患者的血块。

包含训练集和测试集的幻灯片描绘了具有已知为CE（心源性）或LAA（大动脉粥样硬化）的病因（即起源）的凝块。我们包括一组补充幻灯片，其病因不明或 CE 或 LAA 以外的病因。

您的任务是为每位患者对测试集中载玻片的病因（CE 或 LAA）进行分类。

train/ - 包含用作训练数据的 TIFF 格式图像的文件夹。

test/ - 包含用作测试数据的图像的文件夹。实际测试数据包括大约 280 张图像。

other/ - 具有未知病因或除 CE 或 LAA 以外的病因的一组补充图像。

train.csv 包含train/文件夹中图像的元信息。

test.csv 包含test/文件夹中图像的元信息。

比赛赛程

2022年9月28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28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10月5日：最终提交截止日期。

赛题奖金

1st Place - $5,000

2nd Place - $3,000

3rd Place - $2,000

解题思路赛题是典型的图像分类赛题，参考为图像分类比赛。

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