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文檔簡介

1直腸腫瘤MR圖像自動分割技術要求GB/T35273-2020信息安全技術個人信息GB/T37964-2019信息安全技術個人信息去3.13.2從原始的直腸MR圖像中將腫瘤單獨標記出來，對每個像素二分類，0代3.33.43.53.63.724縮略語DICOM：醫學數字成像和通信（DigitalImagingandCommunicationsinMedicMR：磁共振（MagneticResonance）MIoU：平均交并比（MeanIntersectionoverUnion）5概述a）MR圖像數據格式應為DICOM，文件大小宜不b）分辨率宜大于0.35×0.35×3.3m6.2數據安全管理3涉及的個人信息安全處理應符合GB/T35273-2020和GB/T37964-2DICOM數據標簽脫敏檢查是否脫敏成功檢查脫敏過程，確認錯誤數據檢查是否脫敏成功否是6.3數據預處理應對脫敏后的數據進行預處理，確保其適用于分割網絡，處理流程b）對圖像進行腫瘤區域檢測。去除無腫瘤的樣本，避免分割無腫瘤的圖像。c）從圖像中提取感興趣區域，裁剪過程示例如圖46.4.1可通過深度學習模型結構的設計來進行特征提取與特6.5輸出結果b)應將分割結果按照附錄A給出的判別標準Dice——計算集合相似度的函數，Dice系數用于測試兩個樣本的重疊程度，取值位7.2MIoU57.3精準度Precision——測量所有檢測到的樣本中是否確實存在腫7,4召回率6結果應用A.1指標計算A.2分割效果評估>0.75>0.7>0.75>0.8注：Dice、MIoU二者滿足其一即可A.3結論2）一般等級的結果存在一定的不確

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