基于3d slicer开发医学图像标注插件
来源:互联网 发布:淘宝类目小二旺旺群 编辑:程序博客网 时间:2024/05/31 11:04
基于3d slicer开发医学图像标注插件
3d slicer是一款开源的医学图像处理软件,它基本上集成了医学图像处理的所有功能,包括重建、分割、配置、分析、实时导航等功能。3d slicer是基于ITK、VTK、DCMTK、CTK、QT等开发的,以插件的方式实现医学图像的处理分析功能,提供了C++、Paython、CLI的程序开发接口。我们通过编译源码,采用C++实现了一个医学图像标注插件。该标注插件实现了DICOM信息的导出、PACAS诊断信息的录入、标注信息的录入、自动生成XML格式的标注文件以及标注文件的解析。它主要应用于乳腺图像和肺结节图像的标注,为医学图像数据集的收集提供更加简单、快捷的标注工具,自动生成标签文件。立方体感兴趣区域标示出病灶的边界,得到病灶的中心位置和半径,适用于二维和三维图像的标注,这样的标注模式更加适用于深度学习算法数据集的标注。标注信息文件采用XML格式,使得在不同平台上的数据交换和共享成为可能。
该插件各个模块的功能如下:
1、DICOM信息的导出
选择对应ID的病人、检查以及图像系列,自动导出相应的病人信息和图像信息。
2、PACAS信息的录入
对应PACAS诊断报告,人工录入PACAS诊断信息。包括图像的敏感性、实质分类、BIRADS分类以及病理学结果。
3、标注信息的录入
使用3d slicer软件已经实现的ROI工具标示出病灶的边界,使用Ruler工具测量病灶的大小,并将其自动的更新到标注记录里。一条标注记录包含了病灶的数目、大小、形状、分布以及位置等信息,一幅图像存在多处病灶时,一处病灶对应一条标注记录,通过点击增加按钮可以自动添加多条记录。
4、标注文件的生成、保存和解析
输入相应的病例编号,点击导出按钮选择导出标注文件的路径,自动生成XML格式的标注文件。点击导入按钮将自动解析标注文件,并将标注信息显示在界面上。
5、图像分割
解析标注文件,得到病灶的位置信息,并将其显示为对应的ROI,采用 3d slicer中的crop volume插件即可实现图像块的分割,该图像块即可组成图像检查算法和诊断算法的数据集。
总结:
该插件采用立方体感兴趣区域标示出病灶边界,这种标注模式适用于多目标分布式病灶的标注,也更适用于深度学习算法数据集的标注。对于需要精确分辨病灶边界的图像标注,例如肿块,可以采用3d slicer中的edit插件,精确的勾画出病灶的边界,得到label图像,标注插件根据label图像,对原图像进行像素级的标注,即标注出原图像病灶区域中像素的坐标。 我们后期将会在github上公开相应的源码,也会向3d slicer官方申请对该插件的发布,以便于同行能够下载和使用它。
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