[发明专利]用于医学图像注释工具的方法和系统

说明书

本发明提供了用于建议将注释形状应用于医学图像的各种方法和系统。在一个示例中，方法包括基于显示在显示设备上的当前图像来输出来自图标库的注释图标集以用于在该显示设备上显示，以及响应于从该注释图标集中选择注释图标而在该当前图像上显示注释。该方法还包括将该注释自动调整到该当前图像中的对应解剖特征部并且将该当前图像与该注释一起保存。

技术领域

本文所公开的主题的实施方案涉及医学图像注释。

背景技术

训练使用医学图像作为标注数据的深度学习模型需要大量已经由专家(通常是受过高度训练的专家)注释的图像。依赖于受过高度训练的专家来注释图像的时间和/或成本可能限制可用于训练模型的数据量，从而限制这些模型的准确性并且因此限制这些模型的部署。

发明内容

在一个实施方案中，方法包括：基于显示在显示设备上的当前图像来输出来自图标库的注释图标集以用于在该显示设备上显示，以及响应于从该注释图标集中选择注释图标而在该当前图像上显示注释。该方法还包括将该注释自动调整到该当前图像中的对应解剖特征部并且将该当前图像与该注释一起保存。

应当理解，提供上面的简要描述来以简化的形式介绍在具体实施方式中进一步描述的精选概念。这并不意味着识别所要求保护的主题的关键或必要特征，该主题的范围由具体实施方式后的权利要求书唯一地限定。此外，所要求保护的主题不限于解决上文或本公开的任何部分中提到的任何缺点的实施方式。

附图说明

通过参考附图阅读以下对非限制性实施方案的描述将更好地理解本公开，其中以下：

图1示出了根据一个实施方案的示例性x射线成像系统；

图2是根据本文所公开的实施方案的智能器官形状选项板可如何用于注释医学图像的方法的流程图；

图3是根据本文所公开的实施方案的智能器官形状选项板和可以使用该智能器官形状选项板进行注释的医学图像的示例；

图4示出了图3的医学图像上的由智能器官形状选项板初始输出的注释的位置和形状；

图5示出了图4的注释的智能调整；

图6示出了图5的处于最终精制形状的注释；

图7示出了添加了第二注释的图6的医学图像；以及

图8是根据本文所公开的实施方案的用于生成和/或更新注释图标库的方法的流程图。

具体实施方式

为了产生用于医疗场所(诸如医院)和教育设施的高度准确的人工智能(AI)模型，必须首先将医生和专家的人类智能添加到由数据科学家创建的学习系统中。数据中或数据上留下的具有高质量人类知识标记、标签、图画等的数据越多，所创建出的AI模型的结果就越准确。因此，大量临床数据(例如，标注数据)内的高度训练的医学专家发现是创建高度准确的模型的关键。然而，没有足够的专家来注释数据科学家需要的数据量。此外，因为医学专家的时间很宝贵，所以当这些医学专家做这类工作时成本很高。因此，许多机构和数据科学家利用注释服务或其他方法(例如，非专家、实习医生)来注释大型数据集。

然而，使用注释服务或专家以外的其他方法来注释大型数据集会带来质量的变化，因为图像的注释方式可能因注释人员而异。例如，在有关特定的、有时有歧义的解剖结构的判读和描绘上可能存在不同意见。此外，基于每个个体对这项工作的不同理解，可能出现不准确或不正确的注释。不准确或不正确的注释可能遍布整个工作组中和/或对患者诊断产生不利影响。