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大赛简介
自2月12日起，湖北首次将临床诊断病例数纳入新增数据，在《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》(以下简称：《第五版新冠肺炎诊疗方案》）中提到将”疑似病例中具有肺炎影像学特征者“纳入临床诊断病例标准，将“肺部影像学显示炎症明显吸收”重新回归到解除隔离和出院标准中，不难看出影像学在此次新冠肺炎中的诊断中起着至关重要的作用。
人工智能技术在本次的抗疫战争中也发挥着自己的优势，通过深度学习技术，对医学影像进行分类识别，协助诊断专家完成高效率、高准确率的诊断任务。
本赛题是一个图像二分类任务，基于2019年新冠肺炎CT医学影像数据，要求参赛者搭建算法模型，通过CT医学影像诊断患者是否感染新冠肺炎。对医学领域的人工智能技术落地研究有着重要意义。
赛事主题和数据说明
赛题描述
本赛题是一个图像二分类任务，基于2019年新冠肺炎CT医学影像数据，要求参赛者搭建算法模型，通过CT医学影像诊断患者是否感染新冠肺炎。对医学领域的人工智能技术落地研究有着重要意义。
数据描述
由于需要提交代码作品在云端进行训练，参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据，可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]
字段说明：
| 文件名 | 字段名称 | 字段类型 | 备注 | 样例 |
|---|---|---|---|---|
| train.csv | image_path | str | 图片的相对路径 | ./data/input/COVIDClassification/image/0.png |
| label | int | 标签 | 0 |
评审标准
算法输入输出格式
系统评估时，要求参赛者必须在predict方法中接收到输入和评估返回的结果输出，格式如下所示。
输入字段：
{
"image_path": ".\/data\/input\/COVIDClassification\/image\/0.png"
}输出字段：
{
"label": 0
}评审指标说明
- 准确率（Accuracy）：对于给定的测试数据集，预测正确的样本数与实际总样本数之比
- True，表示预测正确的样本数数量
- Total Number of Samples，表示实际总样本数数量
- 计算公式如下：
$vue{item.rank_name}
超过 90分 的成绩会在48小时内更新到排行榜，不要着急哦！
天涯·明月·刀
2020-06-23 03:33:34
2020-06-23 03:33:34
94.57
sombra
2020-10-10 10:38:25
2020-10-10 10:38:25
81
David Wang
2020-10-21 17:17:46
2020-10-21 17:17:46
54.3
4
清风拂山岗
2020-10-25 16:38:02
2020-10-25 16:38:02
45.7
5
flyai会员1595818468
2020-11-02 11:42:36
2020-11-02 11:42:36
45.7
6
是阿正
2020-11-13 10:58:07
2020-11-13 10:58:07
45.7
7
梦比优斯
2020-11-21 23:58:41
2020-11-21 23:58:41
45.7
8
了却无痕
2020-11-30 18:00:40
2020-11-30 18:00:40
45.7
9
CXY
2020-12-02 20:46:57
2020-12-02 20:46:57
45.7
10
山水相依
2020-12-06 20:00:17
2020-12-06 20:00:17
45.7
11
flyai会员1603024333
2020-12-14 09:44:53
2020-12-14 09:44:53
45.7
12
罂粟
2020-07-16 15:12:11
2020-07-16 15:12:11
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