医疗相关的AI产品对于相关公司和医院目前大多是冰火两重天的场景,一面是近些年积极研发、造势的AI相关公司的高涨热情,一面是医院使用率低、效果不佳的尴尬境遇,但对于医疗影像的AI相关产品的研究绝对不会止步,所以今天我们分享一个医疗影像的标注工具,给相关研究的小伙伴做一个参考。

本文主要从两个方面进行说明:

1.医疗影像数据格式

2.医疗影像标注工具

一.医疗影像数据格式

DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine),文件后缀名.dcm。被广泛应用于放射医疗领域,如:CT、DR、核磁共振、超声等。在影像科、眼科、牙科等都有广泛的应用。

DICOM标准中涵盖了医学数字图像的采集、归档、通信、显示及查询等几乎所有信息的交换协议;

dcm文件数据结构:

数据集(Data Set)来保存前面所介绍的信息对象定义(IOD),数据集又由多个数据元素(Data Element)组成。每个数据元素描述一条信息(所有的标准数据元素及其对应信息在标准的第六部分列出),它由对应的标记(8位16进制数,如(0008,0016),前4位是组号(Group Number),后4位是元素号(Element Number)确定 DICOM数据元素分为两种:

● 标准(Standard)数据元素,组号为偶数,含义在标准中已定义。

● 私有(Private)数据元素,组号为奇数,其描述信息的内容由用户定义

CT影像样例:

DR影像样例:

了解DICOM文件的数据结构非常重要,我们在一般处理医疗数据的时候,必须要进行脱敏脱密,而从医院的PACS系统导出来的时候已经包含了一些病人的隐私信息,所以技术上的脱密脱密是必须要经历的环节。这部分内容不做本文重点就不在本文详细介绍。

二.医疗影像标注工具

此影像工具可以标注.dcm格式的片子,如:CT、DR、超声等。

注:文件命名及文件夹名称不能包含中文,否则打不开。

显示界面:

工具栏:打开数据时, 点击左上角 File → Open Image …

选定 Dicom 数据所在的文件夹, 选择第一张图片

然后点open然后在Imagefileformat下面选择DICOMImageSeries,点击 next。

4.加载影像后可点击右键放大缩小。

5.数据标注

按住鼠标左键拖动,勾勒出病灶位置的轮廓,点击两次回车, 标注覆盖整个区域。

6.按照上述方法,逐层将数据标注完成后,保存数据结果。

Segmentation → Save Segmentation Image …

以上就是影像标注工具的使用方式,医疗AI落地上遇到了很多问题,同时在医疗数据的采集和标注部分同样的遇到了很多挑战,例如:1.采集部分信息安全的问题,2.标注时需要专业的医生进行标注,当然是越专业越好,例如我之前经历的几个项目,都必须具有5年以上的主治医生进行标注或质检。3.责任、政策、法律的支持等等问题。但医疗资源比较紧缺且不平衡的现实面前也是必须落地的场景,希望小伙伴们可以一起加油。

最后还是资源福利,获取方式还是两种:

1.分享文章到朋友圈3小时以上发到公众号后台。

2.公众号--互动专区--猿小店直接获取。

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