Are you sure you want to delete this task? Once this task is deleted, it cannot be recovered.
shiyutang b6ee979a90 | 1 year ago | |
---|---|---|
.. | ||
EISegMed3D | 1 year ago | |
CMakeLists.txt | 1 year ago | |
LICENSE | 1 year ago | |
README.md | 1 year ago | |
README_en.md | 1 year ago | |
pyproject.toml | 1 year ago | |
requirments.txt | 1 year ago |
简体中文 | English
3D 医疗数据标注是训练 3D 图像分割模型的重要一环,但 3D 医疗数据标注依赖专业人士进行费时费力的手工标注。 标注效率的低下导致了大规模标注数据的缺乏,从而严重阻碍了医疗AI的发展。为了解决这个问题,我们推出了基于交互式分割的3D医疗图像智能标注平台 EISeg-Med3D。
EISeg-Med3D 是一个用于智能医学图像分割的 3D Slicer 插件,通过使用训练的交互式分割 AI 模型来进行交互式医学图像标注。它安装简单、使用方便,结合高精度的预测模型,可以获取比手工标注数十倍的效率提升。目前我们的医疗标注提供了在指定的 MRI 椎骨数据上的使用体验,如果有其他数据上的3D标注需求,可以联系我们。
高效:每个类别只需数次点击直接生成3d分割结果,从此告别费时费力的手工标注。
准确:点击 3 点单物体 mIOU 即可达到 0.85,配合搭载机器学习算法和手动标注的标注编辑器,精度 100% 不是梦。
便捷:三步轻松安装;标注结果、进度自动保存;标注结果透明度调整提升标注准确度;用户友好的界面交互,让你标注省心不麻烦。
EISeg-Med3D模型结构如下图所示,我们创新性地将3D模型引入医疗交互式分割中,并修改 RITM 的采点模块和生成点击特征模块和3D数据兼容,从而直接进行3D医学图像的标注,从模型层面在2D标注的基础上实现标注的更精准,更高效。
整体模型包含点击生成模块、点击特征生成模块、点击特征和输入图像融合和分割模个部分:
EISeg-Med3D模型
EISeg-Med3D 的使用整体流程如下图所示,我们将按照环境安装、模型下载和使用步骤三部分说明,其中使用步骤也可以参见简介中的视频。
整体使用流程
智能标注模块流程
下载并安装3D slicer软件:3D slicer 官网
下载 EISeg-Med3D 代码:
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git
import sys
import os
sys.executable # "D:/xxxx/Slicer 5.0.3/bin/PythonSlicer.exe"
进入Windows 下CMD,比如Windows、CUDA 11.1,安装GPU版本,执行如下命令:
"D:/xxxx/Slicer 5.0.3/bin/PythonSlicer.exe" -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.1.post111 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/windows/mkl/avx/stable.html
解决方式:进入到报错位置所在的 subprocess.py, 修改Popen类的属性 shell=True 即可。
"D:/xxxx/Slicer 5.0.3/bin/PythonSlicer.exe" -m pip uninstall setuptools
"D:/xxxx/Slicer 5.0.3/bin/PythonSlicer.exe" -m pip install paddleseg simpleitk
"D:/xxxx/Slicer 5.0.3/bin/PythonSlicer.exe" -m pip install setuptools
解决方式:有部分需要import的库没有安装,例如paddle/paddleseg/simpleitk等,使用第二步的步骤进行安装后重启slicer并重新导入。
解决方式:需要选择的加载路径为xxx/PaddleSeg/EISeg/med3d/ 而不是xxx/PaddleSeg/EISeg/med3d/EISefMed3D
目前我们提供在下列模型和数据上的试用体验,可以下载表格中模型和数据到指定目录,并将模型和数据进行解压缩操作用于后续加载:
数据 | 模型 | 下载链接 |
---|---|---|
MRI椎骨数据 | 交互式 Vnet | [模型](链接: https://pan.baidu.com/s/1vu0ZIbGumlFvRlMGbMvWAg )-pw: dt8q | 椎骨数据 |
* 加载完后,切换到 EISegMed3D模块。
Model Settings
中加载保存在本地的模型,点击Model Path
路径选择框后面的...
的按钮,选择后缀名为.pdodel
的本地文件,点击Param Path
路径选择框后面的...
的按钮,选择后缀名为.pdiparams
的本地文件。Load Static Model
按钮,此时会有弹窗提示Sucessfully loaded model to gpu!
,表示模型已经加载进来。
Data Folder
后面的按钮,选择待标注的医学图像文件所在路径后,会自动把该路径下的所有图像全部加载,此时可以在Progress
中查看加载进来的所有图像以及当前已标注状态。
Segment Editor
中点击Add/Remove
按钮便可自行添加标签或是删除标签,添加标签时会有默认命名,也可以双击标签自行给标签命名。Positive Point
或是Negative Point
后的按钮即可开始交互式标注。Finish Segment
按钮,即可结束当前所选标签下的标注,此时可点击左侧的橡皮擦等工具对标注结果进行精修。或者可重复以上步骤进行下一个对象的标注,否则可点击Finish Scan
按钮,便会切换下一张图像。
Prev Scan
按钮可以切换上一张图像到当前视图框内。Next Scan
按钮可以切换下一张图像到当前视图框内。
Progress
中的Annotation Progress
后面的进度条中可以查看当前加载进来的图像标注进程。Annotation Progress
下方表格中某一张图像文件名,便可以自动跳转到所选图像。
未来,我们想在这几个方面来继续发展EISeg-Med3D,欢迎加入我们的开发者小组。
EISeg-Med3D 的 License 为 Apache 2.0 license.
感谢 Idea icons created by Vectors Market - Flaticon 给我们提供了好看的图标
飞桨高性能图像分割开发套件,端到端完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
Python Markdown Text Shell Java other
Dear OpenI User
Thank you for your continuous support to the Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform. In order to protect your usage rights and ensure network security, we updated the Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform Usage Agreement in January 2024. The updated agreement specifies that users are prohibited from using intranet penetration tools. After you click "Agree and continue", you can continue to use our services. Thank you for your cooperation and understanding.
For more agreement content, please refer to the《Openl Qizhi Community AI Collaboration Platform Usage Agreement》