【闪电科创】医学影像脑卒中实例分割算法对比实验

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医学影像中的脑卒中实例分割任务是对脑卒中病灶进行精准分离与标注，通常涉及将脑卒中区域（如缺血性卒中、出血性卒中）从脑部影像（如MRI、CT图像）中提取出来，并在像素级别进行精确分割。为了选择最优的分割算法，通常会进行多种模型的对比实验。以下是一个关于医学影像脑卒中实例分割算法对比实验的详细设计与实现框架：

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一、实验背景与目标

1. 实验背景

脑卒中（包括缺血性和出血性卒中）是导致全球死亡和残疾的主要原因。早期诊断和治疗对患者至关重要，因此医学影像分析，尤其是脑卒中的实例分割，显得尤为重要。针对脑卒中病例，使用自动化的影像分割算法能够辅助医生进行更准确的诊断和治疗决策。

2. 实验目标

• 比较多种脑卒中实例分割算法（如U-Net、Mask R-CNN、Swin-Unet等）的性能。
• 评估不同算法在脑卒中影像分割中的精度、鲁棒性和实时性。
• 为临床应用选择最合适的分割算法。

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二、实验数据集

1. 数据集选择

选择公开的脑卒中医学影像数据集，以保证实验的标准性和可重复性。例如：

• **ISLES（Ischemic Stroke Lesion Segmentation）**挑战赛数据集：该数据集包