有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共9页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
1
心力衰竭CXR图像智能诊断技术要求
1范围
本文件规定了使用图像处理技术进行心力衰竭CXR图像分类的方法和评价依据。
本文件适用于使用图像处理技术对CXR图像进行智能分析，辅助医生进行心力衰竭的诊断。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T35273-2020信息安全技术个人信息安全规范
GB/T37964-2019信息安全技术个人信息去标识化指南
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
心力衰竭CXR图像智能诊断
使用图像处理技术，对CXR电子图像分析处理，对不同心衰表现进行自动判断，给出判断结果辅助医生决策。
注：心衰表现主要有肺水肿、胸腔积液和心脏增大等。
3.2
真阳性
图像正确判断为正例的个数。
3.3
假阳性
图像错误判断为正例的个数。
3.4
真阴性
图像正确判断为负例的个数。
3.5
假阴性
图像错误判断为负例的个数。
4缩略语
下列缩略语适用于本文件。
CXR：胸部X射线（ChestX-Ray）
2
FN:假阴性（FalseNegative）
FP：假阳性（FalsePositive）
TN:真阴性（TrueNegative）
TP：真阳性（TruePositive）
5概述
心力衰竭CXR图像智能诊断的过程包括图像采集和标注、数据安全管理、图像预处理、特征提取及采样、数据集构建、心衰分类模型搭建及检测结果输出，如图1所示。
图像采集和标注
不合格数据安全管理
不合格
图像预处理
合格
特征提取及采样
数据集构建
心衰分类模型
输出检测结果
图1心力衰竭CXR图像智能诊断的过程
6基本要求
6.1图像采集和标注
心力衰竭CXR图像的采集应符合：
a)使用CXR设备拍摄的灰度图像；
1)分辨率大小为96dpi；
2)尺寸为224像素×224像素。
b)采用前后位或后前位的拍摄方式；
c)包含完整的胸腔区域并居中。
6.2数据安全管理
6.2.1个人信息安全
3
涉及的个人信息安全处理应符合GB/T35273-2020和GB/T37964-2019的要求。
6.2.2脱敏过程
数据脱敏过程见图2，来确保患者信息的安全与完全脱敏。
图像信息脱敏
DICOM个人信息脱敏
不合格
检查是否完全脱敏
合格
数据存储
结束
图2数据脱敏过程
6.3图像预处理
主要过程应包括：
a)使用深度学习方法，对原图像数据进行胸腔目标检测；
b)对定位后图像数据做裁剪，使完整胸腔区域居中；
c)重置图像尺寸为6.1要求的尺寸，得到统一格式的图像。
图像预处理的示例见图3，图中左侧为原始图像，右侧为处理后图像。
（a）将胸腔区域放大并居中（b）去掉黑色边界并居中
图3图像预处理的结果示例
6.4特征提取及采样
应从图像中提取病例特征，并对心衰的不同表现进行数据平衡采样：
a)平衡数据直接参与数据集构建；
b)对不平衡数据中心衰的不同表现分别进行下采样，具体方法为：
1)提取所有实例图像特征；注：该特征为数字特征向量。
4
2)将所有实例特征累加并取均值，得到平均特征向量；
3)利用余弦函数计算单体实例特征向量与平均特征向量之间的相似度值；
4)对所有单体实例的相似度值进行排序；
5)根据所需下采样数量，从排序序列对应的实例数据中均匀采样，得到平衡数据。
6.5数据集构建
应通过对图像进行裁剪、翻转、灰度调整（对比度增强）等对平衡后的数据进行上采样，构建数据集。
7自动判断
判断步骤如下：
1)对图像数据进行第一次判断，区分心衰表现图像数据和正常图像数据；
2)对心衰表现的图像数据进行第二次判断，区分心脏扩大、肺水肿、胸腔积液三种类型；
3)获取最终判断结果，辅助医生决策。
8结果评估
8.1评价指标
8.1.1准确率
使用公式（1）计算准确率（Accuracy）。
式中：
Accuracy——正确预测图像的个数占总图像数的比例。
8.1.2精确率
使用公式（2）计算精确率(Precision)。
式中：
Precision——预测为正例的图像中，真正例的比例。
8.1.3召回率
使用公式（3）计算召回率(Recall)。
式中：
5
Recall——所有正例样本中，被正确预测为正例的比例。
8.1.4F1分数
使用公式（4）
文档评论（0）