基于UNet的右心室分割 任务说明 利用UNet网络对RSCV数据集进行分割预测。 RSCV数据集简介：解压该数据集后，我们可以得到5个文件：一个训练集，两个测试集及其各自心内膜心外膜的坐标。 训练集中包含16个病人的目录，每个病人目录下有原始图像集合P0Xdicom，里面都是dcm文件；心内膜心外膜的坐标目录P0Xcontours-manual；以及人工标注的图像列表P0Xlist.tx

现在我们判断右心室是否肥厚通常的做法都是借助心电图来识别，左侧的是右心室肥厚的，右侧的是右心室厚度正常，那接下来就要按照给出的图像来处理特征，提取出正常组和肥厚组的不同特征。 根据上图我们可以得出通过图像提取出了年龄、心率、心电轴等多个不同的特征，右侧前78行是有类标号的，代表正常与不正常，后边7行没有类标号是需要训练的模型进行预测的。 要计算贝叶斯公式需要的预备知识有条件概率、全概率公式和