Spezialisierte Anwendungslösungen für die Beschriftung medizinischer Bilder
Für die spezifischen Anforderungen der KI im Gesundheitswesen kann Annot8 wie folgt eingesetzt werden:
- DICOM-UnterstützungKann medizinische Bilder wie CT/MRI durch Vorkonvertierung in das PNG-Format (unter Beibehaltung der 16-Bit-Grauskala) verarbeiten.
- Spezifikation der Läsionskennzeichnung:: Es wird empfohlen, ein standardisiertes Kennzeichnungssystem einzuführen, z. B. Läsionstyp_Ort_Größe (Knoten_Lunge_15mm).
- Modell der Zusammenarbeit von ExpertenObwohl es keine Echtzeit-Kollaborationsfunktionen gibt, ist es möglich, die Annotationsergebnisse verschiedener Ärzte durch Versionskontrolle zu verwalten.
- Erweiterungen der MetadatenKlinische Datenfelder nach dem CSV-Export hinzufügen, um vollständige medizinische Datensätze zu erstellen
Setzen Sie den Prozess um:
- Batch-Formatkonvertierung mit dem Tool dcm2jpg
- Entwicklung von SOPs für die Etikettierung innerhalb der Einrichtung
- Einführung einer dreistufigen Kennzeichnung: Erstkennzeichnung → begleitende Überprüfung → abschließende Überprüfung durch den Direktor
- Exportiert zur Korrelation mit KIS-Systemdaten
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAnnot8: Schnelle Beschriftung von Bildern für das Training von KI-ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man Annot8 in medizinischen Bildannotations-Szenarien anwenden?
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