- 大数据技术为企业的业务分析与行业发展带来了全新的思维角度，这将会充分激发数据对社会发展所带来的影响（ ）
- 肺结节是肺癌早期影像表现，肺结节定义为:影像学表现直径≥3 cm 的局灶性、类圆形、密度增高的实性或亚实性肺部阴影。（ ）
- 用最小二乘法估计线性回归方程，对数据没有要求（ ）
- 对于一元线性回归模型，如果自变量是显著的，那么自变量所对应的系数应该显著的不为0。（ ）
- 中国作为大数据与人工智能技术研发的新兴大国, 需要承担起大国责任。（ ）
- 尽早实现肿瘤的良恶性分类对于优化基础治疗方案和避免过度治疗具有非常重要的意义。（ ）
- 图像分割结果对鲁棒性的要求不高。（ ）
- 相较于国际人工智能的发展历程，中国人工智能研究的起步较晚（ ）
- 图像重建算法中的解析法包括了（ ）
- MR常见的重建算法有（ ）
- CNN的基本结构包括（ ）。
- 关于多元线性回归模型中，对误差项的基本假定有（ ）。
- 医学影像分割的结果要求（ ）。
- 机器学习的应用领域有（ ）。
- 人工神经元网络与深度学习的关系是（ ）。
- 深度学习中常用的激活函数包括（ ）。
- 机器学习常见算法有（ ）。
- 信息驱动模型，将影像信息划分为哪些层次：（ ）。
- SVM通过什么实现线性不可分？ （ ）
- AI算法与硬件融合，可以提升智能密度，降低（ ）建设投入
- 肺癌患者发病隐匿，早期症状、体征不典型，导致大部分患者发现时，已经是肺癌晚期，错过最佳治疗时间，5 年生存率仅为。（ ）
- 自适应放疗不需要重新进行的步骤是（ ）
- 影像组学的第一个流程步骤是（ ）。
- 生成对抗网络GAN不可以实现（ ）
- 智能放射治疗的应用场景不包括。（ ）。
- 对于不同年份的产品拟合的直线方程为y=280-1.75x，y表示产品成本，x表示不同年份，可知（ ）。
- 生物靶区的缩写为（ ）
- 基于深度学习技术的医学影像分割，是医学图像分析中最重要的基础。（ ）
- 影像信息中包含影像数据对象的空间关系信息。（ ）
- B超检查，操作比较简单，也不会对人体造成损伤（ ）
- 医学图像配准包括图像的定位和转换，即通过寻找一种空间变换使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上的完全一致。（ ）
- 支持向量机仅能解决二分类问题。（ ）
- 在经过第一个快速发展期过后，人工智能进入了更高速发展期(1967年至20世纪80年代初期)。（ ）
- 下列哪些是影像组学的研究方向。（ ）
- （ ）是有监督学习模型。
- CNN的基本结构包括（ ）
- 于一元线性回归分析的说法正确的是（ ）。
- 在医学诊断中,为了降低辐射暴露风险,通常会采用哪些方式来实现辐射剂量的减少,（ ）
- Alexnet网络的特点用哪些（ ）
- 局部进展期宫颈癌治疗失败的主要原因有（ ）
- 功能驱动的影像数据挖掘是针对具体应用的特定要求来设计数据挖掘方案的，通常包括：（ ）。
- 关于卷积层的说法，正确的是（ ）。
- （ ）是嵌入式特征选择方法。
- 肿瘤患者中治疗过程中需要放射治疗和可以实现放疗根治的患者比例分别是多少。（ ）
- 2015年5月，为了全面推进制造强国战略，国务院发布了（ ）.
- 目前基于深度学习的医学影像识别准确率能达到（ ）及以上，辅助诊断效果显著。
- 常规的放疗计划设计时对于肿瘤区域内剂量分布要均匀，靶区内剂量梯度变化不超过多少（ ）
- VVG网络用了哪个技巧来训练网络（ ）
- 下列哪个选项不是良性肿瘤（ ）
- Y.LeCunPo于哪一年提出了卷积神经网络(ConvolutedNeuralNetwork,CNN)（ ）
- 以下哪个是支持向量机model的python代码（ ）。
- NoSQL简单来说是采用与SQL尽可能兼容的方式实现区别于RDBMS方式的新型数据库。（ ）
- 工智能是由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、统计学、数学和哲学等多学科交叉融合进而发展起来的一门综合性前沿学科。（ ）
- 深度学习算法中,人可以掌控机器”思考”,的具体过程,但数据来源和质量的不可控可能导致人工智能被教坏（ ）
- 医学影像学(Medical Imaging)，是研究借助于某种介质（如X射线、电磁场、超声波等）与人体相互作用，把人体内部组织器官结构、密度以影像方式表现出来，供诊断医师根据影像提供的信息进行判断，从而对人体健康状况进行评价的一门科学。（ ）
- 大数据与人工智能没有成为影响当代国家发展的重要因素。（ ）
- 目前影像学检查在诊断甲状腺微小结节时，主要通过观察结节形态学如（ ）
- 人工智能方法建模时需要对模型的哪些性能进行验证。（ ）。
- 高质量的放疗计划对于提高患者的生存质量和生存期有着极其重要的意义。但是，当前的行业现状是放射治疗计划在设计时仍然存在的问题有。（ ）。
- 影像医生的年增速仅为（ ）。
- 下列方程错误的是（ ）。
- 人工智能模型学习结果的一个重要决定因素就是训练数据的质量，其中训练数据的质量不包括（ ）
- 图像卷积运算是将模板在输入图像中逐像元移动，每到一个位置就把模板的值与其对应的像元值进行乘积运算并求和，从而得到输出图像对应于模板中心位置的像元灰度值（ ）
- 在影像组学特征提取过程中，派生图像的特征跟原始图像提取的类型是一致的。（ ）
- 人工智能虽然强大，但是不能对药物活性、安全性和副作用进行预测。（ ）
- 目前基于人工智能方法的正常组织和器官的自动分割效果良好，能够满足临床的使用要求。（ ）
- 1989年，首届中国人工智能联合会议成功召开。（ ）
- 影像组学特征提取既可以使用编程语言实现，也可以通过特征提取软件实现。（ ）
- 人工智能算法并不是一成不变的，而是结合最新的数据、技术，学习发展为更加先进的算法。（ ）
- 医学图像分割的过程是：根据区域间的相似或不同，把图像分割成若干区域。（ ）
- MRI具有多方位及多参数成像方式和高软组织分辨率及无辐射等优势，已成为癌症术前分期的重要方法。（ ）
- 大数据的定义，是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。（ ）
- 人工智能在20世纪中叶诞生，其探索的过程经历了多次的挫折与挣扎，繁荣与低谷。（ ）
- 深度学习与机器学习没有关系（ ）
- cycleGAN可以用作图像风格迁移。（ ）
- 图像数据融合主要有以像素为基础的方法和以图像特征为基础的方法。（ ）
- 利用深度卷积神经网络提取出图片的内容和风格，然后进行替换，可以创造出名家艺术风格的画作（ ）
- 联结主义的兴起也是人工智能发展第三阶段的标志。（ ）
- 用一元线性回归模型中，随机误差项反映的是除了自变量X以外其他所有因素对因变量Y的影响。（ ）
- 深度学习U-net网络能用于医学图像的自动分割。（ ）
- 线性回归方程不需要检验尽可以应用。（ ）
- 医学图像检测的先进方法是通过监督方法或传统数字图像处理技术检测候选病变位置。（ ）
- （ ）软件能够实现影像组学特征提取。
- 机器学习主要包括哪几种学习策略（ ）。
- 以下关于逻辑回归与线性回归问题的描述正确的是（ ）。
- 肺结节常规检测方法有。（ ）。
- 临床上使用的深度学习算法虽然可以实现对病情的自动化识别与分类，仍有哪些方面还有待提升（ ）。
- 基于影像数据的分类技术流程主要分为哪几步：（ ）。
- NoSQL通常有如下类型（ ）。
- 卷积运算中，下列一项处理图像边缘的像素点的方法是正确的是？ （ ）
- （ ）是多变量特征选择方法。
- 下列哪些是逻辑回归的优点？（ ）。
- （ ）软件能实现医学图像的分割。
- 基于影像数据的聚类技术通常分为哪几步：（ ）。
- 基于人工智能的肺结节诊断系统未来能够协助医生。（ ）。
- 下面哪些属于影像组学的应用方面。（ ）
- 数据挖掘的主要方法有（ ）。
- 下列哪种方法可以基于R语言实现？（ ）
- 构建高质量结构化数据的过程中，需要将工作重点放在哪两点上。（ ）。
- 影像组学的流程步骤有（ ）。
- 目前应用于医疗实践中的医疗机器人主要有（ ）。
- 风格迁移用到的是什么算法（ ）。
- 以下哪个是逻辑回归model的python代码（ ）。
- （ ）不能用来评估模型性能。
- 在回归分析中，被预测或被解释的变量称为（ ）。
- R语言中，（ ）可以实现SVM模型的建立。
- （ ）可以用来评估影像组学特征的可重现性。
- 假设使用逻辑回归进行多类别分类，使用OVR分类法。下列说法正确的是？（ ）。
- 下列哪个算法率先给出了语义级别的图像分割解决方案（ ）
- 如果两个变量之间存在负相关，指出下列回归方程中哪个肯定有误（ ）。
- （ ）是过滤式特征选择方法。
- （ ）软件能够加载外部模块从而实现更丰富的功能。
- 以下哪个是线性回归model的python代码（ ）。
- 临床上患者在接受CT检查的过程中会伴随着辐射风险,过量的辐射会诱发白血病和癌症等疾病,常见的减少辐射剂量的方式有（ ）
- 所有患者的医学图像会以（ ）文件格式进行存储
- 乳腺癌发病率位居女性恶性肿瘤第一位,占比高达（ ）
- 池化层的作用不包括（ ）。
- 最早的具备联网功能的移动终端设备是1990年代中期开始流行的（ ）。
- 社交媒体、移动互联网、物联网三大催化剂让数据量在过去几十年间呈（ ）增长。
- 下列哪个选项不是计算机视觉中关于图像识别中的四大类任务之一。（ ）
- 在鼻咽癌调强放疗的过程中，一般需要完成多少次的放射治疗（ ）
- 逻辑回归算法资源占用小，尤其是内存。（ ）
- 深度学习的主要过程包括（ ）。
- 关于逻辑回归算法，描述正确的是（ ）。
- 人工智能(AI)、机器学习、深度学习三者关系论述正确的是（ ）
- 在何种情况下神经网络被称为深度学习模型（ ）
- 从学习类型看，深度学习是一种无监督学习方法（ ）
- 深度学习模型的训练可以采用反向传播算法（ ）
- 逻辑回归算法的损失函数是交叉熵损失（ ）
- 目前医疗数据中有超过（ ）来自于医学影像。
- 医学影像大数据与医院信息系统（HIS）大数据、检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的范畴。（ ）
- 我国医学影像大数据的形成，主要有两方面的原因：一是市场，二是人口。（ ）
- IBM则总结了大数据的5V特点（ ）。
- 我国医疗影像数据以每年（ ）的速度增长。
- 基于原始图像，影像组学特征类型中邻域灰度差矩阵（NGTDM）有（ ）种特征。
- 模型可以分类有监督学习模型，无监督学习模型和半监督学习模型。（ ）
- 只能通过3D slicer 软件分割图像不能进行特征提取。（ ）
- （ ）是包裹式特征选择方法。
- （ ）能用来评估模型性能。
- 生成式对抗网络 (GAN) 是由伊恩·古德费罗与其同事在那一年共同开发的。（ ）。
- Unet网络常作为图像分割的基准方法。（ ）
- 靶区和危及器官人工勾画效率高鲁棒性好。（ ）
- 一个 GAN 网络中一般训练几个不同的网络。（ ）。
- 靶区和危机器官的人工勾画的缺点有（ ）。
- 医学图像的处理目标主要是以能否达到医生的视觉效果和分辨出病灶有关系。（ ）
- 智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也是最核心的应用场景。（ ）
- 早期的人工智能医学影像主要采用那些方法对放射诊断流程进行有效识别（ ）。
- 智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中，其中不包括。（ ）。
- 在人工智能市场上，很多企业拥有的数据往往都是取自于一些公开的数据以及自筹自建的小型数据库，其缺点有 （ ）
- 是什么催生了大数据（ ）。
- 数据安全与隐私保护的技术发展不是医学大数据的发展趋势。（ ）
- 人工智能的萌芽是以什么作为理论基础发展（ ）。
- 20世纪90年代初，PC与互联网进入什么发展阶段（ ）。
- 医学大数据具有数据量庞大、结构复杂、分析难度大等。（ ）
答案:对
答案:错
答案:错
答案:对
答案:对
答案:对
答案:错
答案:对
答案:滤波反投影法###傅里叶变换法
答案:压缩感知法###傅里叶变换法
答案:前向池化层###全连接层###卷积层
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