Kaggle新赛 | 医学影像插管分类，总奖池 5 万美金

（图片来自网络）

●赛题介绍●

近日 Kaggle 新上了一个比赛：RANZCR CLiP- Catheter and Line Position Challenge（插管分类：存在与否、位置是否准确）。

在医疗治疗过程中，如果插管不当，会引发患者出现严重的并发症。而当前的检测技术不仅耗时还容易产生人为错误，特别是在医院人力紧张的情况下。

据报道，鼻胃管误置入气道的病例高达 3%，其中高达 40% 的病例出现并发症，另外成年患者中，因气道管错位引发的病例高达 25%。因此识别管子错位是预防危险并发症（甚至死亡）的关键，特别对于今年极多的 COVID-19 患者，更需要准确的插管。

而对于管路和管道位置检测的金标准是胸部 X 光片，但需要医生手动检测，不仅留下了人为误检的可能，而且耗时较长。使用深度学习算法能够自动检测定位不当的导管和管路。而后发出警报，临床医生可以重新定位或移除它们，以避免危及生命的并发症。

该比赛的参赛者需要使用算法检测胸部 X 光片上导管和管路的存在和位置。使用机器学习在 40，000 张图像上训练和测试参赛模型，对放置不良的导管进行分类。

欢迎感兴趣的伙伴们参与这项有意义的竞赛。

●大赛奖金●

总计 50,000 美金

第一名：$ 16,000
第二名：$ 12,000
第三名：$ 6,000
第四至第七名：$ 4,000

●赛题数据●

数据集约 40，000 张图像，并且在一套严格之下进行了标注，以确保标注的一致性。总计分三类：

正常类 位置适当、不需要重新定位的管线
边缘类 理论上需要重新定位的线管线，但在大多数情况下，这些管线在当前位置上仍能充分运作
异常类 需要立即重新定位的管线

数据集下载地址：

https://www.kaggle.com/c/ranzcr-clip-catheter-line-classification/data

数据集很大（12.23 GB），除了官方下载渠道，大家也可在『我爱计算机视觉』公众号后台回复【Catheter】获得百度云下载链接。

●赛事时间●

2021年3月8日--参赛截止日期

2021年3月8日--团队合并截止日期

2021年3月15日--最终提交截止日期

比赛地址：

https://www.kaggle.com/c/ranzcr-clip-catheter-line-classification/

备注：竞赛

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