一、大赛主题

胸部X光片（Chest X-ray）是筛查和辅助诊断多种肺部疾病最常用、最经济的影像学检查手段。然而，胸部X光片的解读高度依赖于放射科医生的经验，且存在主观性强、耗时耗力等问题。近年来，智能影像分析技术在医学影像分析领域展现出巨大潜力，有望辅助医生进行高效、准确的疾病筛查。

本次比赛旨在鼓励参赛者开发高精度、高鲁棒性的多标签分类算法，进行多目标胸部病变的检测与分类，以推动计算机辅助诊断（CAD）系统的发展。

二、时间安排

报名时间：即日起—2026年11月13日

区域赛/省赛开始时间：2026年10月15日15:00（开放数据集下载）

区域赛/省赛作品截止提交时间：11月13日23:59

晋级国赛/决赛公示：2026年11月18日

国赛/决赛时间：2026年11月19日17点-11月24日

国赛/决赛公示：2026年12月中下旬

说明：各阶段获奖公示后3个工作日内，接受异议、申诉和违规举报。

三、奖项设置

省赛段奖项设置由各省赛区自行设定，详见各省赛区赛事官网。省赛和区域赛合并办赛的，以所在省成绩排名来晋级国赛。

区域赛各科目成绩根据各区域考生成绩分别排名，分设一等奖10%、二等奖20%和三等奖25%，颁发电子荣誉证书和电子指导老师证书。

各区域一、二等奖获奖选手将晋级国赛，国赛设一等奖不超过参赛数的10%、二等奖不超过参赛数的20%、三等奖不超过参赛数的30%，获奖师生将颁发电子荣誉证书和电子指导老师证书。各赛项成绩前三名获奖队伍将获得大赛奖金。颁发奖金1000元/队伍（税前）。

四、参赛规则

1.参赛对象

计挑赛的参赛对象是高校所有专业在校生，本研组（本科、研究生）和高职组（高职、高专）分别评奖。

2.参赛费用

区域赛赛段团队赛各科目收取报名、考试及评审费人民币200元/队。计挑赛秉持公益办赛原则，费用仅用于获奖奖金、大赛系统开发、场地、设备、专家评审等。费用由技术支持单位中觅科技有限公司（开户行名称：招商银行股份有限公司合肥三孝口支行 银行账号：551908703110002）代收代付并开具发票，学校有关部门要积极支持大赛工作，对指导教师在工作量、活动经费等方面给予必要的支持。

国赛不再另行收费。

3.参赛组队

参赛学生自行在大赛官网进行报名，缴费考生默认为队长，每支参赛队伍限1—3名队员 (含1名队长) ，队员信息由队长在官网填写，队员无需重复缴费。参赛队伍可设1名指导老师。单院校报名不得超过100支队伍，允许跨校组队。

五、赛题和数据

1. 任务描述

本次挑战赛聚焦于多标签胸部疾病分类任务。区别于传统的单标签分类，多标签分类要求算法能够同时识别一张胸部X光片中存在的多种异常征象或疾病类型。

参赛者需设计并训练深度学习模型，基于提供的标准化胸部X光片训练数据集，学习影像特征与对应多组标签间的复杂映射关系。最终，模型需要对测试集中的每张X光片进行精准推断，输出其可能包含的所有疾病类别概率，并确保在样本不均衡、标签共现及类间相似性高的挑战下，维持高鲁棒性与泛化能力。

2. 数据集描述

（1）数据构成与划分

●训练集（含标注）：共计18513次检查，用于模型训练，提供完整的多标签标注。

●验证集（含标注）：共计859次检查，用于调参及模型选型，提供完整的多标签标注。

●测试集（不含标注）：共计1414次检查，用于最终排名评估。测试集标签由主办方保密，参赛者需提交推理结果文件。

（2）数据内容与格式

●图⽚格式：JPG/PNG

●图⽚尺寸：无固定尺寸，因拍摄设备不同存在差异

●图片文件夹说明

（3）类别标签说明

总共10个类别，每个类别只有在相关研究报告中被正面提及且出现在对应图像中，才会被标记。以下是每个类别id与标签的映射关系：

（4）相关字段说明

●Subject_id：单个患者的唯一id

●Study_id：单个检查的唯一id，可能包含一张或多张胸部x光片

●Predict_class：患病类别id

●ViewPosition：X射线穿透身体的方向，即X光机的投射视角

●PatientOrientation：患者在检查时的身体姿势

●Rows：图像高度

●Columns：图像宽度

●Support Devices：是否存在任何类型的医疗支持设备，1表示有，0表示没有，-1表示不确定，None表示报告中未提及

六、评价标准

1.提交次数限制

每日最多 2 次提交

2.评估指标及排名方法

●主要指标：宏平均AUC (Macro-averaged AUC)，用于模型核心性能的衡量

●辅助指标：宏平均F1 (Macro-F1)，用于辅助区分性能相近的模型

●排名方法：优先以主要指标排名，当且仅当主要指标相等时，采用辅助指标进行二次排序

七、作品提交要求

1.提交内容

测试集最终预测结果的csv文件

说明：初赛仅提交预测结果csv文件，复赛需要同时提交预测结果csv文件及模型以供验证

2.提交文件格式

对于测试集中的每次检查即Study_id，模型需输出对应的类别id及其概率值。将最终结果生成⼀个.csv格式的结果⽂件，命名为"submission.csv"，编码为UTF-8，格式示例如下：

说明：

●Study_id：单个检查的唯一id

●Predict_class：模型预测该次检查可能为某个类别id（默认以0.5为阈值），如果多个类别，可以输出多行

●Probability：模型预测该次检查为某类别的概率，取值范围为[0,1]

3.服务器参数

●GPU: NVIDIA T4 16GB ×1

●CPU：8核

●内存：32G

●磁盘：≥100 GB SSD

●NVIDIA驱动： ≥570.117（CUDA 12.8 配套） 

●CUDA/cuDNN：容器内置 CUDA 12.8 + cuDNN 9

●Python: 3.12

●推理框架: PyTorch 2.10.0 + torchvision 0.25.0

●推荐镜像：

4.其他约束

●模型文件压缩前总大小 ≤ 500MB

●单张图像端到端延迟 ≤ 100ms

●本次比赛只允许参赛选手使用主办方提供的训练数据集

●允许使用数据增强技术，但不允许使用外部标注数据

八、其他规定

1. 数据使用要求

本次大赛提供的全部数据、信息等，未经允许，任何人不可以任何形式使用、传播、披露、授权他人使用。

2.限制原则

●作品必须健康、合法，无任何不良信息及商业宣传行为

●不违反任何中华人民共和国有关法律

●须保证原创性，不侵犯任何第三方知识产权

●禁止抄袭他人代码和方案

●一经发现违规行为，主办方将直接取消其参赛资格

3. 知识产权

参赛作品的知识产权归参赛者所有，但主办方有权将优秀作品用于学术交流和技术推广，并保留赛事解释权。

九、信息发布地址

http://www.ncccu.org.cn/index/Paper/case1.html