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文档简介

1直肠肿瘤MR图像自动分割技术要求GB/T35273-2020信息安全技术个人信息GB/T37964-2019信息安全技术个人信息去3.13.2从原始的直肠MR图像中将肿瘤单独标记出来，对每个像素二分类，0代3.33.43.53.63.724缩略语DICOM：医学数字成像和通信（DigitalImagingandCommunicationsinMedicMR：磁共振（MagneticResonance）MIoU：平均交并比（MeanIntersectionoverUnion）5概述a）MR图像数据格式应为DICOM，文件大小宜不b）分辨率宜大于0.35×0.35×3.3m6.2数据安全管理3涉及的个人信息安全处理应符合GB/T35273-2020和GB/T37964-2DICOM数据标签脱敏检查是否脱敏成功检查脱敏过程，确认错误数据检查是否脱敏成功否是6.3数据预处理应对脱敏后的数据进行预处理，确保其适用于分割网络，处理流程b）对图像进行肿瘤区域检测。去除无肿瘤的样本，避免分割无肿瘤的图像。c）从图像中提取感兴趣区域，裁剪过程示例如图46.4.1可通过深度学习模型结构的设计来进行特征提取与特6.5输出结果b)应将分割结果按照附录A给出的判别标准Dice——计算集合相似度的函数，Dice系数用于测试两个样本的重叠程度，取值位7.2MIoU57.3精准度Precision——测量所有检测到的样本中是否确实存在肿7,4召回率6结果应用A.1指标计算A.2分割效果评估>0.75>0.7>0.75>0.8注：Dice、MIoU二者满足其一即可A.3结论2）一般等级的结果存在一定的不确

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