基于Web应用的医学图像半自动标注系统

• 作者: 陈哲 陈昭 黄巍
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像处理 图像标注 深层神经网络 Web应用
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 软件技术与研究
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 2815字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.10.001

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈昭	东华大学计算机科学与技术学院	2	0	0.0	0.0
2	陈哲	东华大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0
3	黄巍	东华大学计算机科学与技术学院	2	8	1.0	2.0