Soluções de aplicativos especializados para anotação de imagens médicas
Para as necessidades específicas da IA do setor de saúde, o Annot8 pode ser usado da seguinte forma:
- Suporte DICOMPode processar imagens médicas, como CT/MRI, pré-convertendo-as para o formato PNG (mantendo a escala de cinza de 16 bits).
- Especificação da marcação de lesõesRecomendamos que seja estabelecido um sistema de rotulagem padronizado, por exemplo, tipo de lesão_localização_tamanho (nódulo_pulmão_15mm).
- Modelo de colaboração especializadaEmbora não tenha recursos de colaboração em tempo real, é possível gerenciar os resultados das anotações de diferentes médicos por meio do controle de versão
- Extensões de metadadosAdicionar campos de dados clínicos após a exportação de CSV para criar conjuntos de dados médicos completos
Implementar o processo:
- Conversão de formato em lote com a ferramenta dcm2jpg
- Desenvolvimento de POPs de rotulagem na instituição
- Adoção da rotulagem em três estágios: rotulagem primária → revisão de atendimento → revisão final do diretor
- Exportado para correlação com os dados do sistema HIS
Essa resposta foi extraída do artigoAnnot8: Anotação rápida de imagens para treinamento de modelos de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o Annot8 em cenários de anotação de imagens médicas?
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