【深度学习：医学图像标注】如何注释 DICOM 和 NIfTI 文件

在医学图像标注和计算机视觉模型中，所使用的数据集和工具具有高度专业化的要求。在本文中，我们将概述在计算机视觉模型中使用 DICOM 和 NIfTI 文件的最佳实践。

医学成像和注释是一个专业领域。也许比其他任何事情都更重要的是，准确性至关重要。当我们考虑最终用户（例如医疗保健专业人员）以及最终结果（对患者的影响）时，我们就会明白为什么准确性至关重要。

正确或不正确的诊断会影响治疗、护理计划和结果。对于一些患者来说，准确的计算机视觉模型和机器学习驱动的视频和图像注释可以决定生死。

在深入探讨注释 DICOM 和 NIfTI 图像时要遵循的四个最佳实践之前，让我们花点时间考虑一下数据安全性，并阐明这些图像格式与 PACS 和 JPEG 等其他图像格式有何不同。

医学图像标签和计算机视觉模型中的数据安全

医疗保健提供者在全球范围内都有严格的监管。在每个国家/地区，政府机构（例如 FDA 和欧洲 CE 法规）和监管机构都会仔细监控患者权利的合规性、数据保护和患者记录的准确性。

例如，在美国，HIPAA（健康保险流通与责任法案）对于处理和处理敏感的患者医疗保健数据（包括图像、标签、注释和计算机视觉分析）是不可协商的。

SOC 2 是处理消费者和患者数据的另一个基准。它包括一项外部审计，用于评估整个端到端数据过程的数据安全性，包括计算机视觉和医学图像注释软件。数据安全最佳实践在医疗保健领域至关重要。

计算机视觉模型中使用的医学成像标准：DICOM 和 NIfTI

在大多数情况下，医疗保健提供者使用 DICOM 和 NIfTI 成像标准。医学图像在其中发挥了作用，因为无论成像标准如何，3D和2D扫描都是医生为患者诊断不可或缺的一部分。准确性至关重要，尤其是在标记医学图像时。

因此，医疗保健提供者用于标记、注释和分析图像的软件在医疗保健决策和患者治疗计划中发挥着关键作用。计算机视觉模型是用于分析图像的强大人工智能和基于机器学习 （AI/ML） 的软件工具。

医疗保健组织对准确性、卓越性和具有成本效益的治疗的承诺是在图像和视频分析中采用计算机视觉模型的主要驱动力之一。

在上一篇文章中，我们解释了 DICOM 和 NIfTI 医疗成像标准之间有什么区别？阅读以了解更多信息。

DICOM 格式和 JPEG 有什么区别？

最常见的成像格式之一是 JPEG（联合图像专家组），尽管在世界范围内广泛使用，但它在医疗环境中并不实用或有用。DICOM 文件包含一层又一层的图像、相关的元数据以及指向数据库和其他医疗系统的链接。

另一方面，JPEG 文件是单层 2D 图像。JPEG 格式的医学图像对于医疗目的来说不够详细或有用。虽然您可以将 DICOM 和其他文件转换为 JPEG，但在用简单的术语向患者解释某些内容时，这通常很方便。

DICOM 和 PACS 有什么区别？

在大多数医疗保健工作场所，医生和专家还使用图片存档和通信系统（PACS）以及其他成像格式。PACS被用作医学图像存储和存档系统，图像由放射科医生和其他医学专家输入。图像通常来自 X 光机和 MRI 扫描仪。

另一方面，DICOM 格式是一种国际通信标准，用于存储、通信和传输具有元数据层的医学图像。医疗专业人员可以同时使用这两种格式，一种格式支持另一种格式，以确保参与患者护理的每个利益相关者都拥有必要的信息。

现在，让我们深入了解医疗保健注释者和医疗专业人员在计算机视觉模型中使用 DICOM 和 NIfTI 文件时应应用的四种最佳实践的概述。

在计算机视觉模型中使用 DICOM 和 NIfTI 文件格式的 4 个最佳实践

#1:正确显示数据以允许像素完美的注释

当注释者和数据科学家谈论“正确”显示数据时，我们指的是本机格式。因此，当图像或视频上传到基于 AI 的计算机视觉注释工具时（无论是 DICOM 格式还是 NIfTI 格式），都不会丢失任何内容。

在最好的视频注释和计算机视觉工具中，DICOM 或 NIfTI 格式会原生显示。可以显示和处理任何长度的视频。

至关重要的是，DICOM 文件包含多层患者信息，例如数据库连接、图像分析和医生笔记，甚至预约安排数据。在对这些图像进行基于人工智能的计算机视觉分析期间，所有这些信息都不得丢失。

• 例如，DICOM 图像用于 CT、MRI、超声波和 RF。以本机格式显示这些图像意味着注释者和医疗保健专业人员可以准确测量肿瘤和其他医疗问题的大小，并且可以将这些信息输入计算机视觉模型。
• 另一个例子是，原生显示美食和其他视频意味着可以上传任何长度（时间尺度）的视频，从而实现更快的加载、无数据丢失以及计算机视觉模型中更准确的分析。

#2:确保计算机视觉模型的高水平医学图像注释质量

计算机视觉模型需要最高质量的标签和注释，以确保基于人工智能的算法尽可能准确地分析图像。

借助正确的医学成像工具和工作流程，可以通过两种方式实现这一目标：

• 共识基准。 让注释者团队在计算机视觉建模工具的支持下评估和注释相同的图像，可以更轻松地实现专家评审的基准。医学成像有时难以评估且不明确，因此利用多位专家的共识有助于确保尽可能高的质量。
• ‍精细的专家评审工作流程。 医疗专业人员没有时间手动注释和标记医学图像。注释者进行手动输入；在大多数情况下，这些图像是通过计算机视觉模型和工具进行处理的。之后，带注释的图像将被传递给专家，例如高级放射科医生或公司的“注释黄金标准”专家。任何错误或不准确的地方都会被发回重新注释，然后医疗保健专业人员才能对图像进行审查，从而对患者病例做出决定。

#3:将数据审计细化:这是医疗保健法规遵从性的关键任务

监管合规性对于医疗保健来说至关重要。在美国，医疗保健提供商需要考虑 HIPAA、SOC 2 和其他数据保护法。在欧洲，除了患者和消费者监管机构以及 GDPR 之外，也存在类似的法律和法规。

医疗保健提供商需要能够全面审核计算机视觉模型训练数据，直至精细化。您还应该能够精细地导出数据。

完整的控制和数据可审核性确保监管审批过程中不会出现延误或意外和不受欢迎的意外情况。这减少了注释者、管理人员和部门负责人的工作量。

#4:通过自动化提高图像和视频注释效率，节省放射科医生宝贵的时间

注释工作需要尽可能高效地完成。放射科医生和其他高级医疗专业人员的时间非常宝贵且昂贵。以下是对图像进行高效注释、标记和处理的几种方法：

具有直观用户界面的医学成像工具。 放射科医生习惯于以某些方式工作，使用特定的工具和系统（例如，图片存档和通信系统，即 PACS）以及成像格式，例如 DICOM 和 NIfTI。为了确保放射科医生和其他医疗专业人员的安全，引入的任何医学成像工具都应该具有快速且易于学习的直观界面。

自动化功能。 手动注释数十或数百张幻灯片非常耗时，尤其是当每个 DICOM 图像文件都有多层幻灯片时。预处理等自动化功能可以节省数小时的手动注释工作，这对医疗专业人员和组织有何好处：

1. 预处理可确保医疗专业人员仅查看和调整已经注释和标记的图像。
2. 自动化和机器学习模型确保更高标准的准确性、质量和一致性。
3. 在显微镜中，注释者可以手动标记感兴趣的细胞，然后使用自动化功能以更高的速度和准确性注释更大的数据集。

Encord 的平台已在多家医疗机构中使用，对患者护理产生了积极的实际影响。在斯坦福大学医学院，肾脏科将实验持续时间缩短了 80%，同时处理的图像数量增加了 3 倍。

Encord 还被伦敦国王学院和纪念斯隆凯特琳癌症中心 (MSK) 部署在医学图像注释项目中。请在此处查看其他案例研究。

要点总结

在将计算机视觉模型应用于 DICOM 和 NIfTI 医学图像之前，注释者需要实施几个最佳实践步骤以获得最佳结果，例如：

• 正确显示数据以实现像素完美的注释；例如使用以本机格式显示 DICOM 和 NIfTI 的工具
• 确保计算机视觉模型的高水平医学图像注释质量。当图像输入计算机视觉模型时，流程开始时的手动标记和自动化工具可以产生更高水平的注释质量和准确性
• 使数据审计更加精细：对于医疗保健监管合规性至关重要。使用正确的工具，您无需担心这一点，因为数据粒度和审计友好的功能已成为标准配置
• 通过自动化提高图像和视频注释效率，节省放射科医生的宝贵时间。医疗保健专业人员的时间宝贵且昂贵。使用预处理工具等自动化功能时，注释者可以节省利益相关者及其自己的时间和金钱。

计算机视觉模型的医学图像注释需要准确性、效率和高水平的质量。借助强大的基于人工智能的图像注释工具，医学注释者和专业人员可以节省工作时间并生成更准确标记的医学图像。