10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.001
基于Web应用的医学图像半自动标注系统
在医学图像的标注工作中,手工劳动强度大、专业性强、标注者之间存在分歧等问题突出,当今主流的标注工具已不能很好地满足标注工作的需要.因此提出一种新型的基于Web应用的医学图像半自动标注系统,不仅支持自由绘画标注模式,还能够用深层神经网络(Deep neural networks,DNN)初始化标记区域,并提供对图像和标注的讨论功能,减少标注工作者之间的分歧.系统客户端采用React框架,标注功能通过HTML5的Can-vas技术实现.服务器端采用Node.js平台的Express框架,数据库使用MongoDB.数据通信采用JSON格式,通信协议采用HTTPS,DNN模型采用U-Net.系统基于Web技术,任意平台打开浏览器即可访问和使用,极大地方便了大规模高质量医学图像数据的采集和标注工作.
医学图像处理、图像标注、深层神经网络、Web应用
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TP3(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61702094;上海市科学技术委员会科研计划项目17YF1427400
2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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