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2025年CT图像AI辅助分析试题及答案

一、选择题（每题3分，共30分）

1.CT图像AI辅助分析中，用于图像分割的常用算法是（）

A.支持向量机

B.卷积神经网络

C.主成分分析

D.线性回归

答案：B

解析：卷积神经网络在图像分割等计算机视觉任务中表现出色，是CT图像AI辅助分析中常用的图像分割算法。

2.以下哪种技术可以提高CT图像AI辅助分析中对微小病变的检测能力（）

A.图像增强

B.特征提取

C.模型融合

D.以上都是

答案：D

解析：图像增强可突出病变特征便于检测，特征提取能精准捕捉病变信息，模型融合可综合多个模型优势提高检测准确性，所以以上都是提高对微小病变检测能力的方法。

3.在CT图像AI辅助分析中，数据预处理不包括以下哪项（）

A.图像降噪

B.标注病变位置

C.图像归一化

D.图像裁剪

答案：B

解析：标注病变位置属于数据标注环节，不是数据预处理内容，数据预处理包括图像降噪、归一化、裁剪等操作。

4.用于评估CT图像AI辅助分析模型性能的指标不包括（）

A.准确率

B.召回率

C.均方误差

D.F1值

答案：C

解析：均方误差常用于回归模型评估，而准确率、召回率、F1值常用于分类等模型评估CT图像AI辅助分析模型性能。

5.CT图像AI辅助分析中，深度学习模型的训练数据一般要求（）

A.数量越多越好

B.质量越高越好

C.多样化且有代表性

D.以上都对

答案：D

解析：大量、高质量且多样化有代表性的数据能让深度学习模型更好地学习和泛化，提高模型性能。

6.以下哪种情况会影响CT图像AI辅助分析的准确性（）

A.CT设备的分辨率差异

B.患者的体型差异

C.图像采集时的噪声

D.以上都是

答案：D

解析：CT设备分辨率差异、患者体型差异、图像采集噪声都会给图像带来不同程度影响，进而影响AI辅助分析的准确性。

7.在CT图像AI辅助分析中，特征工程的目的是（）

A.提取图像的关键特征

B.减少数据维度

C.提高模型训练效率

D.以上都是

答案：D

解析：特征工程通过提取关键特征、减少数据维度，能提高模型训练效率，对CT图像AI辅助分析很重要。

8.以下哪种AI技术可用于CT图像的自动诊断（）

A.自然语言处理

B.强化学习

C.决策树

D.以上都不是

答案：C

解析：决策树等机器学习算法可用于构建CT图像自动诊断模型，自然语言处理与CT图像诊断无关，强化学习在这方面应用较少。

9.CT图像AI辅助分析中，模型的过拟合会导致（）

A.训练集准确率高，测试集准确率低

B.训练集和测试集准确率都低

C.训练集准确率低，测试集准确率高

D.训练集和测试集准确率都高

答案：A

解析：过拟合时模型在训练集上表现好准确率高，但在测试集上泛化能力差准确率低。

10.为了提高CT图像AI辅助分析系统的鲁棒性，可采取的措施是（）

A.增加训练数据的多样性

B.采用集成学习方法

C.优化模型结构

D.以上都是

答案：D

解析：增加数据多样性、采用集成学习方法、优化模型结构都有助于提高系统的鲁棒性，使其能更好应对各种情况。

二、填空题（每题4分，共20分）

1.CT图像AI辅助分析中，常用的图像特征包括（）特征、纹理特征等。

答案：形状

解析：形状特征是CT图像中常用的特征之一，与纹理特征等共同用于分析。

2.在深度学习模型训练中，常用的优化器有（）、Adagrad等。

答案：Adam

解析：Adam是深度学习中常用的优化器，能有效调整模型参数。

3.CT图像AI辅助分析的数据标注工具包括（）等。

答案：LabelImg

解析：LabelImg是常用的CT图像数据标注工具。

4.评估CT图像AI辅助分析模型的召回率时，其计算公式为（）。

答案：召回率=真正例数/（真正例数+假负例数）

解析：按照召回率的定义得出此公式。

5.在CT图像AI辅助分析中，为了减少图像噪声对分析的影响，可采用（）算法。

答案：均值滤波（或中值滤波等合理降噪算法）

解析：均值滤波、中值滤波等算法可有效减少图像噪声。

三、简答题（每题10分，共30分）

1.简述CT图像AI辅助分析中图像增强技术的作用及常用方法。

答案：作用：突出图像中的病变特征等重要信息，便于后续分析和处理。常用方法：直方图均衡化，通过调整图像的灰度直方图，增强图像的对比度；锐化滤波，突出图像边缘等细节信息；