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算法打榜预选赛（截止2023年5月21，打榜赛，根据算法成绩决定晋级区域赛；5月31针对未晋级区域赛的同学，开展复活赛，仅考核软件，考核方式为提交软件演示录制视频即可，不答辩）要点:-
算法部分（30%）: 本次比赛要求选手将算法结果/模型提交至AI Studio进行自动评测。要求选手基于PaddlePaddle，在官方指定数据集上进行打榜，实现在验证集上，给定任一3D医疗数据，准确地完成医学数据的分割任务。 -
软件部分（70%）: 要求选手实现基于WEB的3D医疗数据解析平台。(主体是前端项目(80%)，附加一部分后端算法(20%))
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晋级
184支队伍| 区域 数量 | - - | 北部 31 | 南部 50 | 东部67| 西部 36 -
区预赛获奖：
- 东部赛区约 26 支队伍
- 南部赛区约 20 支队伍
- 西部赛区约 14 支队伍
- 北部赛区约 12 支队伍
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时间点：
- 7.1 确认自己所在赛区及是否参赛
- 7.10 统一提交半成品，在软件杯官网提交（文档、演示视频、ppt等）
- 7.中旬 答辩（至此之前仍然可以优化软件及文档）
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区域塞答辩内容（线上）
- 工作价值及工作量呈现，讲难点和重心
- 软件的真实性和交互性（录屏+线下演示）
- 团队每一个人都有工作价值体现（团队分工）
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区预赛获奖比例、国赛获奖比例
- 区预赛奖项比例：不到 40% （73 支队伍）
- 国赛：基数是预选赛晋级列表
- 所有奖项比例 一二三等奖 超过 10% （18 支队伍）
- 进入答辩比例，一二等及部分三等奖 5% （9 支队伍）
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跨比赛作品评审标准 略
- 3D数据读取与推理(包括导入数据、加载模型和分割预测)
导入数据: 图像支持格式包含nii,nii.gz,mhd,raw,dcm等常见格式加载模型: 支持模型的介绍、选择与加载分割预测: 基于导入模型，对任一测试数据进行推理分割并将分割后的结果保存为标签标签管理: 支持标签的增删、修改和颜色的切换；支持标签的导出保存，导出的标签格式和输入图像格式一致；（通常来说，图像分割的输入是一张图像，输出也是一张图像，每个像素点都对应一个标签。）
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预测展示:
2.1 原图和标签支持3D可视化:
- 三视图展示原图和标签显示，每个视图支持鼠标拖动进行切片切换、鼠标拖动带动3D原点的变化，视图支持缩放和窗宽窗位调整
- 支持使用
笔刷、橡皮擦、提取最大连通域等方式对模型推理分割结果进行优化，并将结果在三视图和3D 渲染效果中展示
2.2
数据分析:测量: 基于spacing等参数，获取测量分割目标在x, y, z切面上的直径、面积和目标体积等结果计数: 基于现有分割结果，统计不同类别数据的个数，例如某类病灶的计数自定义数据分析: 基于用户上传的后处理脚本返回结果进行合理的展示和分析（可以规定后处理的返回内容和方式）统计结果展示: 针对用户上传的所有医疗数据进行上述分析，并对分析结果进行图标展示.并支持显示所有符合筛选要求的数据索引
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其他创新附加功能。（10%）
- 如根据各类分割及分析结果，自动生成高质量病例报告。
筛选: 支持根据数据的属性进行筛选，例如数据的年龄、性别、病灶类型等modelZoo: 支持用户选择不同的模型进行分割预测
图表使用 mermaid 生成
graph BT
A[数据导入] --> B[数据管理层]
C[模型加载] --> B[数据管理层]
D[分割预测] --> B[数据管理层]
E[标签管理] --> B[数据管理层]
B[数据管理层] --> F[数据展示层]
B[数据管理层] --> G[统计数据分析层]
F[数据展示层] --> H[2D渲染展示]
F[数据展示层] --> I[3D渲染展示]
H --> G
G[统计数据分析层] --> J[测量]
G[统计数据分析层] --> K[计数]
G[统计数据分析层] --> L[自定义数据分析]
G[统计数据分析层] --> T[表格视图]
J --> N[直径]
J --> O[面积]
J --> P[体积]
K --> Q[病灶计数]
L --> R[创新点]
T --> S[统计结果展示筛选]
| 项目 | 说明 | 地址 | 前端 | 后端 |
|---|---|---|---|---|
| OHIF | 一个开源的医学影像查看器 | https://ohif.org/ | 1 | 0 |
| Cornerstone | 医学影像前端二维处理套件 | https://www.cornerstonejs.org/ | 1 | 0 |
| Med3web | 一个开源 3D 医学影像查看器 | https://github.com/SindenDev/med3web | 1 | 0 |
| VTK.js | 一个开源的 3D 可视化库 | https://kitware.github.io/vtk-js/ | 1 | 0 |
| Orthanc | 一个开源 DICOM 服务器 | https://www.orthanc-server.com/ | 0 | 1 |
| NeurDICOM | 一个开源的 WecDICOM 后端 | https://github.com/reactmed/neurdicom | 0 | 1 |
git：代码管理工具github：代码托管平台
jsdoc：文档生成工具pydoc：文档生成工具
- 后端
python：后端开发语言flask：后端框架(接口封装)paddle：飞桨框架(算法)
Radis：缓存数据库(用以实现进度条等功能)sqlite：关系型数据库(用以存储用户信息)
javascript：前端开发语言vue：前端框架cornerstone：2D可视化（三视图）及量测、分割等功能vtk.js：3D可视化库
- 成员信息
潘志清 18352874270 于嘉烨 19506151951 韦立楠 16688089588 覃仕锋 18077287271 - 老师信息
刘冰 13780686818 LB@sdust.edu.cn 计算机科学与工程学院，测绘与空间信息学院 智慧城市，GIS应用与开发 副教授
root@124.220.5.235
1DB5m3AHHjf6d6UhYT8Z1Bw
1812673119@qq.com
9Lp57-P.67cPRZ8
https://github.com/Project-MONAI/model-zoo/tree/dev/models/swin_unetr_btcv_segmentation
http://124.220.5.235:8042/dicom-web/studies
https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel/tree/main/plugins/ohif