1.本项目是Spark“数字人体”AI挑战赛——脊柱疾病智能诊断大赛的baseline
我公开了我在初赛中使用的代码，比baseline精度更高，有兴趣的同学可以移步wolaituodiban/spinal_disease_detection项目
2.本项目依赖于nn_tools，可以在github本人（wolaituodiban）项目中中自行搜索下载
3.文件结构
--code
 |--core
 |--disease 症状分类相关代码（因为是baseline，椎间盘默认预测v1，锥体默认预测v2)
 |--key_point 定位相关代码
 |--static_files 定义输出格式的静态文件
 |--structure 封装了DICOM的类，包含基础的自动寻找T2序列和中间帧的功能，拓展了一些简单空间几何变换函数
 |--data_utils.py 数据处理的常用函数
 |--dicom_utils.py 读取dicom文件的常用函数
 |--visiliation.py 简单的可视化函数
 |--main.py 入口，请在项目根目录下运行python -m code.main
--data
 |--lumbar_train150 训练集
 |--train 校验集
 |--lumbar_testA50 A榜测试集
--models 存放模型文件的目录
--predictions 存放预测结果的目录
--requirements.txt 项目的依赖，请自行安装
4.关于环境安装的建议
conda create -n py37torch15 python=3.7
conda activate py37torch15
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install -r requirements.txt
5.提交的baseline分数在0.3274左右

第一次分享baseline，如果有哪里做的不好，还请多多包含