往届seed大赛(江苏大数据开发与应用)赛题分享

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初赛阶段: 针对胃癌病理切片,对发生癌症病变的区域进行像素级预测并对癌症类别进行分类。初赛将进行2种胃癌类别的检测任务,具体分为:

1、识别出病理图片的癌症类别

2、病理图片的病灶分割

复赛阶段:

与初赛阶段任务相同,但相较于初赛,复赛将进行3种胃癌类别(管状腺癌、粘液腺癌、乳头状腺癌)的检测任务。

赛题数据与提交说明

数据示例如下,每张小图包含一种胃癌类别。

选手需要提交测试图片的掩膜图片及图片对应的类别标签文件。预测的掩膜图片放置在result文件夹下,图片名与测试图片名相同,且为png格式,图像标签文件放置在result.csv文件夹下。最后将result文件夹及result.csv文件统一放到外层result文件夹中并压缩成result.zip格式上传。

提交示例如下:

其中,标签文件result.csv中的样例数据如下,0表示没有癌症,1代表典型性管状腺癌,2代表典型性粘液腺癌,3代表典型性乳头状腺癌。

注:提交的结果图片即result文件夹下的图片文件个数必须与测试图片个数相同;提交的标签文件中必须包含每个测试图片的标签类别。

数据下载链接:

数据名称 下载链接 初赛训练集+测试集
(7月18日修正更新,请以此次更新数据为准)

训练集下载

测试集下载

复赛训练集+测试集(复赛有AB榜,此处为A榜测试集)
训练集下载

测试集下载

提交示例下载

考核指标

初赛复赛评估指标一致,如下所示:

总评估指标:

1、PA(像素精确率Pixel Accuracy)为分割任务指标

PA表示标记正确的像素占总像素的比例,N表示画面中总共像素的个数;TP表示正确预测的病灶区域的像素个数;TN表示正确预测的健康区域的像素个数;FP表示实际为健康区域预测为病灶区域的像素个数;FN表示实际为病灶区域预测为健康区域的像素个数。

2、Top_1 error为分类任务指标

p表示正确标记与模型输出的最佳标记不同的样本数,n表示总样本数。

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