SIIM-PCR肺气胸分割挑战赛是由美国放射学会和放射学信息学协会联合主办的比赛，旨在通过AI技术提高对肺部疾病的诊断效率与准确性。参赛者利用医学影像数据训练算法模型，以期实现自动化的肺气胸病灶精确分割。
SIIM-PCR 气胸分割业务问题：气胸是一种医学状况，在这种情况下空气会泄漏到肺部与胸部壁之间的空间内。这会导致外部压力增加并使肺部分或完全塌陷。造成这种情况的原因可能包括钝性胸部损伤、潜在的肺疾病，甚至有时没有明确原因。在某些情形下，该情况可能是危及生命的事件。
气胸通常由放射科医生通过分析胸部X光片来诊断，但有时候确认起来比较困难。这项研究的目标是在给定的胸部X射线图像中识别是否存在气胸，并且如果存在的话，则需要分割出受影响的部分肺部区域。准确预测这种状况将在多种临床环境中发挥作用，帮助对胸部X光片进行分类以确定优先级解释或为非放射科医生提供更可靠的诊断依据。
该案例研究的数据集包括DICOM格式的图像以及游程长度编码（RLE）掩码文件。气胸的存在与否是由注释中的二进制掩码表示出来的，而某些训练图片可能包含多个位置的多种注释信息来描述事件的不同方面。对于没有出现气胸情况的照片，则不会有相应的遮罩显示。
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