医生专家的手动标注是医学影像AI研究的基石。标注软件需要尽可能节省医生手动标注的耗时,减少医生标注的痛苦,并帮助医生提高标注的质量与一致性。作为首款国产一站式医学影像标注软件,Pair软件具备专业便捷、通用易用且智能化的特点。
自2020年公开以来,Pair收获了诸多肯定与批评反馈,实现了持续的迭代优化与智能化再升级。此次将对Pair在2021年的重要更新做系统整理与呈现。Pair软件的核心功能亮点如下:
Pair与现有标注软件的功能对比
截止目前,Pair已基本完成基础功能框架的研发,正在朝全面智能化的方向快速前进,以进一步减轻医生手动标注的痛苦。Pair保持高频的更新优化进度,追求对标注功能设计的极致专业,致力于成为基础重要软件。Pair在2021年内已进行如下多项重要功能的更新与优化:
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通用智能分割标注AutoSeg
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用户自定义AI模型的辅助标注
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视频时间轴事件标注
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多模态影像互补标注
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全面支持放疗勾画的DICOM RT Struct
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病例隐私脱敏和影像信息安全化软件PairCode
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实现Windows / Ubuntu / CentOS版本
AutoSeg功能对腹部、胸部CT影像的标注示例一
AutoSeg功能对脊柱CT影像的标注展示
AutoSeg功能对脑部MRI影像的标注展示
AutoSeg功能对细胞涂片、切片的标注展示
AutoSeg功能对肠镜影像的标注展示
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AIA
用户自定义AI模型的辅助标注
AIA是Pair独有的一键AI推理功能,无论是分类、分割、点定位、目标检测以及多任务等,用户仅需提供自定义AI模型,点击AI按钮即可快速自动生成辅助标注,微调标注结果便完成标注工作,节省标注时间,加快工作流程。目前,Pair的AIA辅助标注功能可支持谷歌的Tensorflow和脸书的Pytorch深度学习平台,支持超过50种深度学习 络模型架构。Pair近期也添加了对国产的华为MindSpore深度学习框架模型的支持。
视频时间轴标注
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多模态影像互补标注
单一的影像模态使医生对病灶的定位和标注存在明显局限性。通过多模态信息的同步观察与互补使用,有利于医生准确标注病灶,如结合MRI中的T1与T2影像、多模态的超声影像、PET和CT影像、不同荧光染色的细胞涂片影像等。
Pair提供的多模态影像互补标注功能可在标注过程同步显示不同模态的影像,降低医生对目标区域的定位和轮廓勾画的不确定度,有效帮助医生进行识别和标注。Pair提供的多模态标注功能可兼容二维、视频、三维和病理图像。
Pair全面支持放射影像DICOM RT Structure文件
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PairCode
病例隐私脱敏和影像信息安全化软件
在医学影像标注过程中,有效地保护患者隐私和确保标注资源的安全至关重要。现有的标注软件在标注流程上往往存在较高安全风险:
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影像未脱敏,病人隐私信息无保护;
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影像资源和标注结果资源存在高泄露风险;
为满足保护病患隐私信息和影像资源安全的需求,Pair提供了安全化辅助软件PairCode,为影像标注任务提供全流程的加密防护,实现标注资源的双重安全保护。PairCode提供如下两方面的功能:
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DICOM影像脱敏
医学影像中,DICOM数据的头文件往往存有患者的隐私敏感信息。当原始数据在作为标注对象流动时,易发生患者隐私泄露。通过使用PairCode的数据脱敏功能,项目管理者可批量、自定义地擦除或修改敏感条目,如DICOM头文件信息中的患者信息、检查信息等,以保护患者隐私。
具体地,在PairCode的脱敏功能中,DICOM头文件中与隐私相关的信息被细分为五部分,用户可根据项目对头文件信息进行自定义的修改或删除操作。同时,PairCode会提供脱敏信息的查找密码本,记录头文件信息的原始内容和修改后的内容,以便于后续的回溯工作。PairCode可支持超10GB批量影像文件的处理。
PairCode加解密流程示意
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实现Windows / Ubuntu / CentOS版本
目前,Pair已实现了Windows 、Ubuntu和CentOS三种不同操作系统的版本,以满足医生、工程师和集群服务器的标注需求。用户可自主选择版本进行安装与使用。通过Pair不同操作系统版本进行标注的结果,可使用其他系统进行查看和修改,便于标注结果在项目小组成员间的流通。此外,Pair还设置了中英文两种语言版本,便于不同语种的用户进行使用。
试用Pair软件的部分院校名单
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▊团队介绍
Pair由深圳大学医学超声影像计算实验室(Medical Ultrasound Image Computing Lab, MUSIC) 的倪东教授和杨鑫博士等带队研发。团队成员10余人,Pair软件历时近3年研发,仍在持续大幅优化中。Pair定位于解决医学影像标注软件长期存在的问题,致力于成为最优秀、最专业、最懂医生的国产医学影像标注软件。Pair自2020年7月于MICS大会公开以来,得到了很多前辈老师的重要指导和批评意见,确立了更多值得解决的问题。Pair目前已基本完成第一阶段基础标注功能的开发,即将进入第二阶段的全面智能化,同时进一步丰富基础标注功能。
▊由衷致谢
感谢各领域的医生们对Pair的肯定和批评反馈,感谢医学影像分析领域内的专家们对Pair的关注和指导。感谢华为开源生态和MindSpore团队对AutoSeg功能开发与优化的迅速响应和大力支持。感谢团队成员的齐心付出和不懈坚持,包括但不限于:陈超宇、刘文星、胡歆迪、史文龙、林铭容、罗依然、何双池、刘思菁、刘恋、周涵、王键、吕芬、高睿、王凯妮等。
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