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{
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"cells": [
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"id": "E5lxfqWiPpsB"
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},
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"source": [
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"# **CT影像 肝臟腫瘤分割**"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"id": "gjGx9gd8Wz3f"
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},
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"source": [
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"## 資料集中附有 images, labels 兩個影像資料夾(.npy檔)，images 中影像名稱對應到 labels 中同名的檔案 (如 images/001.npy 對應到 labels/001.npy 的 mask)。"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"id": "nLDCLxSop4Nf"
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},
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"source": [
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||
"## images 資料夾中為 CT 之原始影像 (大小為512x512)，單位為 HU (Hounsfield Unit)，介於 -3024 至 3024 之間。"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"id": "BwX0AQOpYeck"
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},
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"source": [
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||
"## labels 資料夾中之數字矩陣 (大小為512x512) 上有 0,1,2 三種數值，分別代表**背景** (background) 、**肝臟組織** (liver, 下右圖藍色) 以及**肝臟腫瘤** (liver tumor, 下右圖粉紅色) 三種類別。"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"id": "0LW2filSY1dQ"
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},
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"source": [
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||
""
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||
]
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||
},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"id": "9_KO6Oq-b-AZ"
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||
},
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||
"source": [
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"## **題目1、**\n",
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"### 請嘗試建立一個分割 **肝臟組織** 與 **肝臟腫瘤** 區域之模型，另以文字說明使用的 **模型結構** 與 **參數** 選擇。\n",
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"###有做 **影像前處理** 也請一併寫入。\n",
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"<br></br>\n",
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||
"## **題目2、**\n",
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||
"### 請用訓練後之模型預測驗證集資料，並以數值說明模型針對 **肝臟組織** 及 **肝臟腫瘤** 分割之個別效能。\n",
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"### 指標不限，請簡述選擇原因。\n",
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"<br></br>\n",
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"## 備註：\n",
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"1. 若影像過大無法正常訓練模型，可自行縮小影像。\n",
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"2. 訓練集及驗證集請自行分割，比例為訓練集：驗證集 = 80：20。"
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]
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},
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{
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"cell_type": "markdown",
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"metadata": {
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"id": "Dg0B1_BrrqWS"
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},
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"source": [
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||
"# **程式碼**"
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]
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||
},
|
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{
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"cell_type": "code",
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"execution_count": null,
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"metadata": {
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"id": "57rU2Br2WyhT"
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},
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"outputs": [],
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"source": []
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}
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],
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"metadata": {
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"accelerator": "GPU",
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"colab": {
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"collapsed_sections": [],
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"name": "LiverCT.ipynb",
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"provenance": []
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},
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"kernelspec": {
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"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
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"language": "python",
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"name": "python3"
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},
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"language_info": {
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"codemirror_mode": {
|
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"name": "ipython",
|
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"version": 3
|
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},
|
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"file_extension": ".py",
|
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"mimetype": "text/x-python",
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"name": "python",
|
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"nbconvert_exporter": "python",
|
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"pygments_lexer": "ipython3",
|
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"version": "3.9.0"
|
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}
|
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},
|
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"nbformat": 4,
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"nbformat_minor": 1
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}
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