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      "content": "本次比赛的目标是确定来自几个不同器官的活检切片中每个功能组织单元 (FTU) 。基础数据来自不同来源的图像，这些图像使用不同的协议因此会有不同的分辨率。\n\n# 文件\n[train/test].csv训练/测试集的元数据。\n\nid- 图像 ID。\norgan- 取活检样本的器官。\ndata_source- 图片是由 HPA 提供的。\nimg_height- 图像的高度（以像素为单位）。\nimg_width- 图像的宽度（以像素为单位）。\npixel_size- 此图像中单个像素的高度/宽度，以微米为单位。图像的像素大小为 0.4 µm。\ntissue_thickness- 活检样本的厚度（以微米为单位）。图像的厚度均为 4 µm。\nrle- 目标列。注释的运行长度编码副本。仅提供给训练集。\nage- 患者的年龄。仅提供给训练集。\nsex- 患者的性别。仅提供给训练集。\nsample_submission.csv\n\nid- 图像 ID。\nrle- 图像中 FTU 的行程编码掩码。",
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      "content": "该项目是注释五个主要生理功能的器官也称为功能性组织单位 (FTU)。手动注释 FTU（例如，肾脏中的肾小球或肺中的肺泡）是一个耗时的过程。因此您将使用提供的数据集构建模型，数据集中每张图片只对应一个类型的器官，csv文件提供了器官类别信息，因此只需要分割出组织单位对应的前景和背景即可。",
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      "content": "项目是根据平均这场比赛是根据平均Dice来评估的。Dice 系数可用于比较预测分割与其对应的基本事实之间的像素一致性。公式如下：\n\n$$\\frac{2 * |X \\cap Y|}{|X| + |Y|}$$\n\n其中 X 是预测的像素集，Y 是标签。当 X 和 Y 都为空时，Dice 系数定义为 1。排行榜分数是测试集中每个图像的 Dice 系数的平均值。\n\n提交文件\n为了减少提交文件的大小，我们的指标对像素值使用rle编码。您将提交包含起始位置和运行长度的成对值。例如，“1 3”意味着从像素 1 开始，总共运行 3 个像素 (1,2,3)。\n\n项目格式需要以空格分隔的配对列表。例如，“1 3 10 5”意味着像素 1、2、3、10、11、12、13、14 将包含在掩码中。\n文件应包含标题并具有以下格式：\n```python\nid,rle\n2,1 3\n5,3 4\n6,4 5 66 77\netc.\n```",
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