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文件清單

檔案: README.md
說明: 專案總覽與快速入門。涵蓋功能列表（CT/AI/Eraser/Debug 計分/ROI 合併等）、Node.js + Python 環境需求、三種啟動方式（bat / npm /
分別啟動含 AI）、完整目錄結構、文件索引表
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檔案: AI_SERVICE.md
說明: AI 分割微服務架構設計。系統三層架構圖（Browser → Node.js → Python）、MedSAM2 模型選擇說明、/segment 與 /propagate 兩個
Python
端點的 Request/Response 格式、Node.js proxy（/api/ai-segment、/api/ai-propagate）座標轉換流程、前端 AI/Propagate 操作流程（含
lesionId 分配）、目錄結構、參考資料連結
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檔案: AI_SETUP.md
說明: Python AI 環境安裝指南。Conda 環境建立、PyTorch CUDA 安裝、MedSAM2 clone + editable install、FastAPI/OpenCV 安裝、模型
checkpoint 下載、驗證指令、6GB VRAM 注意事項、服務啟動指令
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檔案: DICOM_DATASET.md
說明: DICOM 測試資料集清單。資料夾結構說明、去識別化 Patient ID 說明、14 筆 CT Study 明細表（部位/Series
數/影像數/日期/年齡/性別）、設備與機構資訊（SIEMENS / 嘉義基督教醫院）、統計摘要
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檔案: architecture.md
說明: 完整系統架構文件。技術棧、目錄結構、系統架構圖、前端路由、REST API（含 AI propagate + debug-mode）、Socket.IO
事件、資料結構（含 lesionId）、DICOM 處理流程、AI 分割服務、ROI 工具（Circle/Polygon/AI/Eraser）與 roiGeometry.js 函式、CT
W/L/測量、座標系統、lesionId 群組計分邏輯、遊戲狀態機、操作流程、元件狀態摘要、操作控制表、環境變數、建置部署