在医疗领域中，尤其是肺部疾病的诊断与研究，CT影像是不可或缺的重要工具。CT扫描能够提供高分辨率的横截面图像，帮助医生观察肺部内部的细节。然而，手动分析这些图像既耗时又容易出错，因此图像分割技术在自动提取肺部区域方面变得越来越重要。本次Kaggle竞赛的目标是开发算法，自动分割CT图像中的肺部区域，并进一步计算肺部容积。具体包括以下步骤：
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图像预处理：预处理是所有图像处理的基础，包括去噪、增强对比度和直方图均衡化，提升分析的准确性。
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肺部区域定位：通过阈值分割、边缘检测等方法找到肺部大致位置，有助于后续的精确分割。
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图像分割：分割技术将肺部从背景中分离，常见方法有阈值分割、区域生长和基于模型的分割（如U-Net），其中深度学习方法常能获得最佳效果。
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肺部体积计算：一旦分割完成，可通过累加肺部区域的体素体积来计算肺部总容积，为疾病评估提供参考数据。
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智慧医疗应用：借助AI技术，自动化肺部分割与容积计算提高了效率并降低了人为误差，有助于疾病早期筛查。
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Kaggle竞赛：Kaggle作为全球领先的数据科学竞赛平台，为参赛者提供宝贵的实践经验，推动了智慧医疗的技术发展，促进社区间的技术交流。
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