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【深度学习:DICOM 注释工具】在 DICOM 注释工具中寻找的 7 个功能

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【深度学习:DICOM 注释工具】在 DICOM 注释工具中寻找的 7 个功能

    • 原生 DICOM 支持
    • 原生 3D 注释
    • 易于使用的界面
    • DICOM 图像的自动注释
    • 质量控制功能
    • 审计跟踪
    • SOC2 和 HIPAA 合规性

如果您尝试为医疗 AI 模型创建训练数据,您可能已经使用了免费的开源工具(如 ITK SNAP)来标记医学图像。它们作为起点很棒,但确实缺乏许多有效注释的功能。

因此,如果您得出的结论是需要更好的解决方案来标记医学图像(尤其是 DICOM 或 NIfTI 格式),那么您将四处寻找图像标记工具。但是,即使考虑付费工具,也存在风险因素。并非所有图像注释工具都是一样的,尤其是在涉及计算机视觉和医疗保健领域的特定需求时。

因此,为了帮助您找到合适的平台,我们创建了一份指南,介绍您在选择用于注释和标记 DICOM 图像的工具时需要寻找的七个功能。

原生 DICOM 支持

这似乎是显而易见的,但一个基本的考虑因素是你正在查看的注释工具是否可以原生支持 DICOM 文件(如果它可以原生支持其他文件格式,如 NIfTI),它也会有所帮助)。这意味着该工具是否可以打开和查看 DICOM 文件,而无需将它们转换为其他格式(例如视频文件)。

当文件从 DICOM 转换为其他文件时,它会增加数据丢失(例如 DICOM 元数据)或转换后的文件以某种方式损坏的可能性。转换后的文件也不会使用 Hounsfield 单位显示,因为它们必须移动到与已转换的文件格式兼容的灰度范围。最终,这会导致注释质量降低,因为注释者会丢失他们正在查看的图像中的重要数据。鉴于为医疗 AI 模型提供高质量训练数据的重要性,确保在将图像文件添加到数据标记工具时不会丢失任何内容是有意义的。

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Encord 中的 DICOM 支持

原生 3D 注释

另一个关键功能是能够在注释平台中以原生方式查看和注释 3D 图像。这样可以更轻松地识别扫描中的物体(例如癌性肿瘤),还可以进行体积注释,即在三维空间中标记某些内容。能够对放射学图像进行 3D 注释意味着您可以创建更好的注释,并最终创建更好的数据来训练您的模型

易于使用的界面

虽然这似乎是一个基本点,但这是需要大量考虑的事情。有许多标记工具可用于注释医学图像,但它们在设计时并没有考虑到这一特定任务。注释胸部 X 光片或脑部 MRI 与标记路标或水果是一项截然不同的任务,您使用的工具必须反映这一点。

选择 DICOM 注释工具时需要注意的一些关键可用性功能包括:

  • 能够渲染 Hounsfield 比例的全范围图像
  • 多平面重建在 2D 正交平面(冠状面、矢状面、轴向平面)中显示图像,以便您可以更好地可视化、分析和注释图像
  • 窗口宽度 (WW) 和窗口级别 (WL) 调整,并可选择保存自定义预设,从而节省注释者的时间
  • 一种距离测量工具,用于测量图像中任意两点之间的准确真实距离
  • 将元数据视为叠加层,以便注释者可以在需要时轻松查看元数据。

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Encord 中的窗口宽度和窗口级别调整

DICOM 图像的自动注释

考虑到使用高技能医学注释员的费用,任何可以提高他们效率的功能都至关重要。这就是为什么您的 DICOM 注释工具需要具有注释自动化功能的原因。实现自动化的方法有很多种,但其中最强大的方法之一是插值。但并非所有插值特征都相同。您需要一个:

  • 不需要相邻帧中的匹配像素信息即可运行
  • 不需要设置关键帧中对象之间的顶点数匹配
  • 允许您在任意方向上绘制对象顶点,而不必遵循预定义的方向

质量控制功能

保持标记数据的质量对于确保模型具有最佳的学习真实性至关重要。能够采取严格的质量控制措施可以使这变得更加容易和高效。您需要在 DICOM 注释平台中寻找两件事。首先是能够为您的质量控制工作流程设置精细参数。这应包括以下内容:

  • 要手动审核的标签的百分比
  • 评审任务分配规则
  • 可用于识别标签中的错误并使其系统化的常见拒收原因
  • 审阅者到类和注释者的映射(例如,具有类 Y 的标签 X 应始终由审阅者 Z 审阅)
  • 为专家评审分配在特定数量的审核周期后被拒绝的任务。

第二个需要注意的质量控制功能是能够动态地改变适用于已提交标注任务的采样率。这意味着项目管理人员可以设定更高的提交标签审查比例,以提高标签数据的整体质量。如果能进一步调整,按注释者和注释类型设置抽样率,让更复杂的图像得到更全面的审核,也会有所帮助。

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Encord 中的数据标签质量控制面板

审计跟踪

您需要考虑的 DICOM 注释工具的倒数第二个功能是创建审计跟踪。要获得 FDA 或 CE 批准,要求之一是能够提供医疗诊断模型训练数据的完整审计跟踪。考虑到这一点,您的标签工具需要能够显示生成的每个标签的完整审核跟踪以及该标签背后的审核流程。

SOC2 和 HIPAA 合规性

最后,无论您最终使用哪种医学图像标记工具,如果您打算使用它来处理敏感的患者数据,它都需要遵守几个关键框架。

第一个是 SOC 2(系统和组织控制 2),它表明组织的业务流程、信息技术和风险管理控制是否经过正确设计。其中第二个是符合 HIPAA(健康保险流通与责任法案),表明数据标签平台按照 HIPAA 的规则管理患者数据。

现在您已经了解了 - 选择 DICOM 注释平台时应该考虑的七个功能。总而言之,这些功能可以使您的医学图像标记更加高效,同时还能获得更好的标记数据并降低风险。

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