结直肠癌目前是全球第三大癌症，发病率和死亡率逐年上升。目前主要的治疗方式包括手术、放疗、化疗和免疫治疗等。其中，手术是主要的治疗方式，但术后复发和转移风险较高、多期增强 CT 检查可以对结直肠肿瘤的大小、位置、浸润深度和淋巴结转移等信息全面评估、精准诊断和分期，帮助临床医生选择适合患者的治疗方案和手术范围，以利于提高治疗效果、后继观察及复发监测水平，对提高患者的生存率和生活质量具有重要意义。

在临床工作中，CT 是结直肠癌精准诊断级分期的重要手段，但病变影像复杂多变、影像数据量急剧增长、人工阅片经验积累不足等因素可能限制诊疗水平进一步提高。采用人工智能自动分割的方法进行 CT 影像病灶检出及判读，可以为资历较浅的影像、临床医生提供帮助，提高结直肠癌病灶和淋巴结检出率，有效降低工作强度，提高阅片效率。通过人工智能及临床信息，训练具备一定水准的人工智能系统，实现自动检测结直肠癌病例，也有助于辅助医生提高诊断效能，减少漏诊率，同时也为 CT 结直肠癌精准诊断及分期的提高带来新的方法，为未来疾病预测和防治提供技术支持，对临床及影像的诊疗质量进一步提升具有重要意义。

1. 赛题任务

参赛队伍依据提供的腹部增强CT扫描的dicom影像及其标注数据，设计算法对腹部增强CT的结直肠癌区域和异常淋巴结区域实现自动分割。

2.数据安排及验证指标

(1) 数据集概述

• 训练集：560例腹部增强CT的影像检查数据，同时包含结直肠癌区域和异常淋巴结区域的标注信息
• 测试集：240例腹部增强CT的影像检查数据。
• 另提供1000例不带标注信息的腹部增强CT影像检查数据（同时包含结直肠癌患者和非结直肠癌患者），参赛团队可自行决定在模型训练过程中是否使用、如何使用该数据。

(2) 入组及排除标准

(2.1) 训练集和测试集（800例）

入组标准：

• 1）腹部增强CT检查的影像。
• 2）患者年龄>18周岁，原发恶性肿瘤有/无脏器转移。

排除标准：

• 1）手术治疗复诊检查结果，病灶部分或完全切除。
• 2）接受放疗或化疗后复诊检查结果，病灶部分或完全消除。
• 3）数据伪影严重，影响病灶识别。
• 4）数据质量（如分辨率、CT影像数量缺失等）对标注结果产生重大影响，不符合算法研发要求。
• 5）经2名高年资放射医学/核医学医师检查认定为不合格。

(2.2) 无标注数据集（1000例）

入组标准：

• 1）腹部增强CT检查的影像。
• 2）患者年龄>18周岁，含结直肠癌患者和非结直肠癌患者。

排除标准：

• 1）数据伪影严重，影响病灶识别。
• 2）数据质量（如分辨率、CT影像数量缺失等）不符合算法研发要求。
• 3）经2名高年资放射医学/核医学医师检查认定为不合格。

(3) 验证与指标

参赛团队每轮比赛的排名，依据模型对下列两项指标的表现排名，采用秩和比综合评价方法得出：
设团队总数为n,有m个评价指标，对于第i个团队，其综合评价得分为：
S _i = ∑^m_j=1W_j * R_ij
其中，W_j表示第j个评价指标的权重，R_ij表示第i个团队在第j个评价指标上的排名（排名越靠前，值越大）。
本次比赛中，m = 2，如下：

• 指标1：该团队模型对结直肠癌区域分割的Dice值
• 指标2：该团队模型对异常淋巴结区域分割的Dice值

（每个指标的权重均为1/2）

比赛赛程分为初赛、复赛、答辩三个环节。

初赛：

提供560例数据作为训练集，120例数据作为测试集，初赛排名前20的团队将晋级复赛。

复赛：

提供所有560例初赛数据作为训练集，额外120例数据作为测试集，复赛排名前12的团队将有资格入围答辩。入围答辩的团队需将代码和模型文件上传，通过组委会审核的团队将参加现场答辩，核定的最终成绩为复赛有效成绩。

答辩：

参加答辩的团队可派1-4人代表出席，团队名次将综合复赛有效成绩和现场答辩分数加总排序得出（最终成绩=70%复赛有效成绩+30%现场答辩得分）。

大赛为三个赛道分别设立一等奖1名，二等奖2名，三等奖3名，共6个奖项。

奖励与激励计划：

• 奖金奖励：一等奖3万元、二等奖2万元、三等奖1万元；
• 科研资源：获得医院院内场景验证、专家指导、定向课题合作等资源或资金支持；
• 技术指导：获得实验室的开源体系和培训支持，有机会申请实验室示范应用的项目合作；
• 生态资源：加入主办单位数字医学生态，并获推到大赛合作基金、产业园等机构参与投融资交流；
• 多维展示：通过大赛合作媒体、专业协会等多维渠道进行推广和展示。

*奖项视评比情况，如未能达标，部分奖项可能空缺