多种形态医疗影像数据标注方法及系统
阅读：186发布：2020-05-11
专利汇可以提供多种形态医疗影像数据标注方法及系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种多种形态医疗影像数据标注方法及系统，包括：接收用户上传的图片，根据预设的图片格式核对格式是否正确；若正确则上传图片，若不正确则提醒用户重新上传；提取图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或 属性信息 ；设置标注图片的权限；根据 疾病 种类为用户提供标注工具箱；接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；提取同一级别用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进步标注。本发明可以使用不同的标注工具对图像进行标注，满足多种形态的医疗影像的标注需求，并采用分级标注的流程，提高对图片标注的准确性。，下面是多种形态医疗影像数据标注方法及系统专利的具体信息内容。
1.一种多种形态医疗影像数据标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.接收用户上传的图片，根据预设的图片格式核对所述图片格式是否正确，S2.若正确则上传图片，若不正确则提醒用户重新上传；
S3.提取图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；
S4.设置标注图片的权限，包括用户的个数和用户的级别；
S5.根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
S6.接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；
S7.提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进步标注。
2.根据权利要求1所述的一种多种形态医疗影像数据标注方法，其特征在于，所述步骤S3中若图片有标注或属性信息则询问用户是否继续编辑，接收用户的回复信息，继续编辑则提示用户对图片进行标注，不继续编辑则将所述标注或属性信息上传存储；若图片没有标注或属性信息则提示用户对图片进行标注。
3.根据权利要求1所述的一种多种形态医疗影像数据标注方法，其特征在于，还包括显示疾病种类并提示用户选择疾病种类。
4.根据权利要求3所述的一种多种形态医疗影像标注方法，其特征在于，所述步骤S1中预设的图片格式根据不同的疾病种类有不同的图片格式。
5.根据权利要求1所述的一种多种形态医疗影响数据标注方法，其特征在于，所述步骤S5还包括提示用户选择图片属性和框图属性，每种疾病种类都有相应的图片属性数据库和框图属性数据库。
6.一种多种形态医疗影像数据标注系统，其特征在于，包括：
接收模块：用于接收用户上传的图片和用户对图片进行的标注信息；
格式核对模块：用于核对所述图片的格式是否和预设的图片格式相同；
信息匹配模块：用于提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；还用于提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异；
工具箱模块：用于根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
提示模块：用于当格式核对模块核对所述图片格式与预设的图片格式不相同时，提示用户重新上传图片；
数据存储模块：用于存储用户上传的图片、用户对图片进行的标注信息。
7.根据权利要求6所述的一种多种形态医疗影像数据标注系统，其特征在于，所述提示模块还用于提示用户对图片进行标注。
8.根据权利要求6所述的一种多种医疗影像数据标注系统，其特征在于，还包括疾病选择模块，用于根据用户选择的疾病种类进入相应的框图模式。
9.根据权利要求6所述的一种多种形态医疗影像数据标注系统，其特征在于，还包括图片属性数据库和框图属性数据库，不同疾病种类有不同图片属性数据库和框图属性数据库，图片属性数据库包含了对应疾病种类的所有图片属性，框图属性数据库包好了对应疾病种类的所有框图属性。
10.根据权利要求9所述的一种多种形态医疗影像数据标注系统，其特征在于，所述提示模块还用于提示用户选择图片属性和框图属性。
多种形态医疗影像数据标注方法及系统
技术领域
背景技术
[0002] 随着人工智能技术的愈趋成熟，应用范畴更加广泛，而在医疗AI领域，相对于其他领域的高速发展显得较为缓慢。而其中的主要原因有数据规模小、标注质量差、标注需要跨领域跨学科的专业人士等。收集、整理、分割和标注高质量的医疗影像数据，转化为可供计算机识别和进一步处理的结构化数据是人工智能算法的基础。然而现阶段医疗影像数据标注平台不能满足多种形态的医疗影像的标注需求，一方面不同类型的疾病需要不同的医学影像辅助诊断，而不同类型的医疗影像所关注的侧重点不同，另一方面不同的医疗影像需要不同的标注工具，现有的标注平台很难同时满足，这大大降低了医生标注效率，影响图像标注的准确性。
[0003] 现阶段医疗影像标注平台存在以下几个问题：(1)现阶段图像标注依赖于大量专业的医生，而医生工作之余需要花费精力进行标注。
(2)现阶段标注平台只是作为一个工具使用，并没有模拟出完善的标注及检查流程，通常医学影像的标注与结构化需要一个庞大的专业化团队，现阶段标注工具并没有发挥出团队协作的作用。
(3)现阶段的标注工具扩展性差并且使用费用高，而多病种多问题的医疗影像需要大量的专有标注工具，如脊柱侧弯就需要一个定制工具来测量科布氏角度。使用现有的标注平台来定制大量的标注工具成本高昂。
(2)现阶段标注平台只是作为一个工具使用，并没有模拟出完善的标注及检查流程，通常医学影像的标注与结构化需要一个庞大的专业化团队，现阶段标注工具并没有发挥出团队协作的作用。
(3)现阶段的标注工具扩展性差并且使用费用高，而多病种多问题的医疗影像需要大量的专有标注工具，如脊柱侧弯就需要一个定制工具来测量科布氏角度。使用现有的标注平台来定制大量的标注工具成本高昂。
发明内容
[0005] 本发明采取的技术方案是：
[0006] 一方面，提供一种多种形态医疗影像数据标注方法，包括：S1.接收用户上传的图片，根据预设的图片格式核对所述图片格式是否正确；
S2.若正确则上传图片，若不正确则提醒用户重新上传；
S3.提取图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；
S4.设置标注图片的权限，包括用户的个数和用户的级别；
S5.根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
S6.接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；
S7.提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进步标注。
S2.若正确则上传图片，若不正确则提醒用户重新上传；
S3.提取图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；
S4.设置标注图片的权限，包括用户的个数和用户的级别；
S5.根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
S6.接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；
S7.提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进步标注。
[0007] 多病种多问题的医疗影像需要大量的专有标注工具进行标注，本方法提供大量的标注工具箱供用户选择，实现了多种形态医疗影像的同时标注，提高了用户标注的效率，保证了图片的标注质量；本方法还采用分级标注的流程，提取同一级别所有用户对同一图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级别用户进行标注，同一图片交由多名用户进行标注，提高图片标注的准确性。
[0008] 进一步地，所述步骤S3中若图片有标注或属性信息则询问用户是否继续编辑，接收用户的回复信息，继续编辑则提示用户对图片进行标注，不继续编辑则将所述标注或属性信息上传存储；若图片没有标注或属性信息则提示用户对图片进行标注。
[0009] 进一步地，所述方法还包括显示疾病种类并提示用户选择疾病种类。
[0010] 进一步地，所述步骤S1中预设的图片格式根据不同的疾病种类有不同的图片格式。根据不同的疾病种类预设不同的图片格式，在一定程度上确保用户上传的图片与疾病种类相对应。
[0011] 进一步地，所述步骤S5还包括提示用户选择图片属性和框图属性，每种疾病种类都有相应的图片属性数据库和框图属性数据库。不同的疾病种类所需的图片属性不同，根据用户选择的疾病种类提供相应的图片属性数据库能提高用户选择图片属性的效率和准确率；用户对图片进行的每一条标注都需要添加相应的框图属性，本方法根据用户选择的疾病种类提供相应的框图属性数据库，提高用户选择框图属性的准确率。
[0012] 进一步地，本方法将用户分为六个级别，同一图片的标注流程为：同一图片同时交由多名第一级别的用户进行标注，由系统判断标注结果是否有差异，如果标注结果无差异，则所述标注结果为最终结果；如果标注结果有差异，则交由第二级别的用户进行标注，再由系统判断标注结果是否有差异，如果标注结果无差异，则所述标注结果为最终结果，如果标注结果有差异，则交由第三级别的用户进行标注；如果标注结果一直有差异，则将最高级别的用户对图像进行的标注作为最终标注结果。同时，使用计算机技术模拟这一标注流程。本方法根据用户的专业水平将用户分成六个等级，将一张图片同时交由多名低级别用户进行标注，如果标注结果无差异，则为最终结果，如果标注结果有差异，则交由更高级别医生标注，最高级别医生的标注结果为最终结果，使用这一标注流程确保了标注的质量与效率，使用计算机技术模拟这一标注流程为检查人员提供了数据的审计和检查功能。
[0013] 另一方面，提供一种多种形态医疗影像数据标注系统，包括：接收模块：用于接收用户上传的图片和用户对图片进行的标注信息；
格式核对模块：用于核对所述图片的格式是否和预设的图片格式相同；
信息匹配模块：用于提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；还用于提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异；
工具箱模块：用于根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
提示模块：用于当格式核对模块核对所述图片格式与预设的图片格式不相同时，提示用户重新上传图片；
数据存储模块：用于存储用户上传的图片、用户对图片进行的标注信息。
格式核对模块：用于核对所述图片的格式是否和预设的图片格式相同；
信息匹配模块：用于提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；还用于提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异；
工具箱模块：用于根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
提示模块：用于当格式核对模块核对所述图片格式与预设的图片格式不相同时，提示用户重新上传图片；
数据存储模块：用于存储用户上传的图片、用户对图片进行的标注信息。
[0014] 用户登录系统后进行上传图片，系统的接收模块接收用户上传的图片，格式核对模块核对所述图片格式是否和预设的图片格式相同，相同则将所述图片存储到数据存储模块，当格式核对模块核对所述图片与预设的图片格式不相同时，提示模块提示用户重新上传图片；信息匹配模块提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断是否有标注或属性信息，工具箱模块为用户提供标注工具箱，用户选择标注工具对图片进行标注后，数据存储模块将用户对图片进行的标注信息进行存储；同一级别用户标注完后，信息匹配模块从数据存储模块中提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异。通过上述实现方式，系统提供多种标注工具箱供用户进行选择，实现了多种形态医疗影像的同时标注，提高了用户标注的效率，保证了图片的标注质量；本系统还对同一级别用户对同一图片的标注信息进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级别用户进行标注，同一图片交由多名用户进行标注，提高图片标注的准确性。
[0015] 进一步地，所述提示模块还用于提示用户对图片进行标注。
[0016] 进一步地，所述系统还包括疾病选择模块，用于根据用户选择的疾病种类进入相应的框图模式。
[0017] 进一步地，所述系统还包括图片属性数据库和框图属性数据库，不同疾病种类有不同图片属性数据库和框图属性数据库，图片属性数据库包含了对应疾病种类的所有图片属性，框图属性数据库包含了对应疾病种类的所有框图属性。
[0018] 进一步地，所述提示模块还用于提示用户选择图片属性和框图属性。
[0019] 进一步地，所述系统的架构为前端采用双向数据标定的方式，使用nginx做负载均衡以及反向代理，后台采用django。采用双向数据绑定的方式在数据操作方面更为简单，视图、数据和结构分离，运行速度更快，使用nginx做负载均衡以及反向代理更高效的处理发送请求，后台采用django，有完善的ORM关系映射、强大的路由映射功能、有完善的视图模板的实现、健全的后台管理系统、有强大的缓存支持。
[0020] 与现有技术相比，本发明的有益效果为：(1)通常医学影线的标注与结构化过程需要一个庞大的专业化团队，本系统将医学影像标注团队人员根据他们的专业水平从低到高分为六个等级，图片标注的过程为：一张图片同时交由多名低级别的用户进行标注，如果标注结果无差异，则为最终结果，如果标注结果有差异，则交由更高级别用户进行标注，最高级别医生的标注结果则为最终结果，同时使用计算机技术模拟这一标注流程，为检查人员提供了数据的审计和检查功能。
(2)实现了多种形态医疗影像的同时标注，提高了医生的标注效率，保证了图像的标注质量。
(3)多中心的协同使用和资源共享:采用基于Django框架的web开发，将统一的数据处理部署于云服务中，以可视化的操作流程服务于不同级别的医务人员的标注和学习。按照统一的医学标准，各级医务人员均可通过此系统对数据进行处理，包含的功能和技术是:基于数字图像处理技术的可视化数据库嵌入工具分割和标注图像；基于结构化数据库，存储和管理与医学影像相关的数据；基于数据可视化相关技术，实现对所有数据的可视化显示、修改、查询和归类等。
(4)标注工具扩展性强：基于“基石”的标注工具库，可以根据不同的需求开发出个性化定制工具，且开发快速，成本低，该库具有高扩展、可插拔的特点，易于维护。
附图说明
(2)实现了多种形态医疗影像的同时标注，提高了医生的标注效率，保证了图像的标注质量。
(3)多中心的协同使用和资源共享:采用基于Django框架的web开发，将统一的数据处理部署于云服务中，以可视化的操作流程服务于不同级别的医务人员的标注和学习。按照统一的医学标准，各级医务人员均可通过此系统对数据进行处理，包含的功能和技术是:基于数字图像处理技术的可视化数据库嵌入工具分割和标注图像；基于结构化数据库，存储和管理与医学影像相关的数据；基于数据可视化相关技术，实现对所有数据的可视化显示、修改、查询和归类等。
(4)标注工具扩展性强：基于“基石”的标注工具库，可以根据不同的需求开发出个性化定制工具，且开发快速，成本低，该库具有高扩展、可插拔的特点，易于维护。
附图说明
[0022] 图2为本发明实施例1的多种形态医疗影像数据标注方法的标注团队分级标注流程图。
[0023] 图3为发明实施例2的多种形态医疗影像数据标注系统的模块图。
[0024] 图4为发明实施例2的多种形态医疗影像数据标注系统架构图。
具体实施方式
[0025] 本发明附图仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制。为了更好说明以下实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。实施例1
[0026] 如图1所示，本实施例提供一种多种形态医疗影像数据标注方法，包括：S1.接收用户上传的图片，根据预设的图片格式核对所述图片格式是否正确；
S2.若正确则上传图片，若不正确则提醒用户重新上传；
S3.提取图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；
S4.设置标注图片的权限，包括用户的个数和用户的级别；
S5.根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
S6.接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；
S7.提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进步标注。
S2.若正确则上传图片，若不正确则提醒用户重新上传；
S3.提取图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；
S4.设置标注图片的权限，包括用户的个数和用户的级别；
S5.根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
S6.接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；
S7.提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进步标注。
[0027] 当用户输入正确的账号和密码登录系统上传图片后，系统会接收用户上传的图片并根据预设的图片格式核对所述图片格式是否正确，若格式正确则将图片显示并上传存储，如果不正确则显示错误提示用户重新上传；提取格式正确的图片的信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；随后系统设置标注所述图片的权限，包括用户的个数和用户的级别；当用户对图片进行标注时，系统根据疾病的种类为用户提供标注工具箱，不同的疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；用户标注完成后接收用户对图片进行的标注信息，并将标注信息上传存储；当同一级别用户对同一图片标注结束后，系统提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级用户进行标注。通过上述实现方式，用户登录系统后能选择许多不同的标注工具对图片进行标注，实现了多种形态医疗影像的同时标注，提高了用户标注的效率，保证了图片的标注质量；本方法还采用分级标注的流程，提取同一级别所有用户对同一图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级别用户进行标注，同一图片交由多名用户进行标注，提高图片标注的准确性。
[0028] 在本实施例中，所述步骤S3中若图片有标注或属性信息则询问用户是否继续编辑，接收用户的回复信息，继续编辑则提示用户对图片进行标注，不继续编辑则将所述标注或属性信息上传存储；若图片没有标注或属性信息则提示用户对图片进行标注。
[0029] 在本实施例中，所述方法还包括显示疾病种类并提示用户选择疾病种类。
[0030] 具体的，将本发明的方法应用于眼类疾病的医疗影像数据标注时，本发明方法所述疾病的种类可以有白内障、脊柱侧弯、糖尿病视网膜病变、心脑血管、眼肿瘤、青光眼；白内障的图像属性有拍照方式和拍照模式。
[0031] 在本实施例中，所述步骤S1中预设的图片格式根据不同的疾病种类有不同的图片格式。根据不同的疾病种类预设不同的图片格式，在一定程度上确保用户上传的图片与疾病种类相对应。
[0032] 在本实施例中，所述步骤S5中设置有标注工具箱，对应不同的疾病种类配置一到多种标注工具，根据图片所对应的疾病种类从标注工具箱中调用对应的标注工具给用户使用；在具体实施过程中，S5还包括提示用户选择图片属性和框图属性，每种疾病种类都有相应的图片属性数据库和框图属性数据库。不同的疾病种类所需的图片属性不同，根据用户选择的疾病种类提供相应的图片属性数据库以提高用户选择图片属性的效率和准确率；用户对图片进行的每一条标注都需要添加相应的框图属性，本方法根据用户选择的疾病种类提供相应的框图属性数据库，提高用户选择框图属性的准确率。
[0033] 具体的，如，将脊柱侧弯的图像属性库划分为：10度以下、11-20度、21-45度和大于45度，糖尿病视网膜病变的图像属性库为：国内糖尿病视网膜病变分期(可选1-5期)、国际糖尿病视网膜病变分期(可选1-6期)，心脑血管的图像属性库为：血压、是否患为：心脑血管疾病和疾病种类，眼肿瘤的图像属性库为：视力，青光眼的图像属性库为：是否畏光、是否流泪、是否眼皮痉挛、杯盘比、房角是否闭合、视力、眼压、呕吐、是否恶心、视野是否损伤、视神经是否损伤。
[0034] 在本实施例具体实施过程中，所述用户一共分成六个级别，具体的，如图2所示为标注团队分级流程图，所述用户为医学实习生、住院医师、主治医师、副主任医生、主任医师和专家，根据他们的专业水平分为六个级别，医学实习生为第一级别，专家为第六级别；对图片的标注流程为：同一图像同时交由六名医学实习生进行标注，由系统判断标注结果是否有差异，如果标注结果无差异，则所述标注结果为最终结果；如果标注结果有差异，则交由五名住院医师进行标注，再由系统判断标注结果是否有差异，如果标注结果无差异，则所述标注结果为最终结果，如果标注结果有差异，则交由四名主治医师进行标注；如果标注结果一直有差异，则将专家对图片进行的标注作为最终标注结果，同时，使用计算机技术模拟这一标注流程。本方法根据用户的专业水平将用户分成六个等级，将一张图片同时交由多名低级别用户进行标注，如果标注结果无差异，则为最终结果，如果标注结果有差异，则交由更高级别医生标注，最高级别医生的标注结果为最终结果，使用这一标注流程确保了标注的质量与效率，使用计算机技术模拟这一标注流程为检查人员提供了数据的审计和检查功能。在具体实施过程中，差异可以根据不同的疾病所对应的不同标注信息预先设定差异值，从而可以根据所设定的差异值进行判定，另外也可以利用数学模型对差异进行判别。
[0035] 在本实施例具体实施过程中，系统将同一张图片传送给多名医学实习生，当医学实习生输入正确的账号和密码登录系统时，系统进入主页面，主页面会显示出疾病的种类供医学实习生进行选择，医学实习生选择疾病的种类后，选择上传本地图片或是加载原有图片，系统显示对应的图片属性数据库并提示医学实习生设置所述图像的图片属性，医学实习生根据图片属性选择不同从系统提供的标注工具箱中选择合适的标注工具对图片进行标注，生成标注结果，并根据标注从框图属性数据库中选择添加疾病相应的框图属性，将所述标注结果和框图属性上传存储；医学实习生标注完成后，系统提取所标注的信息判断多名医学实习生对同一图片的标注结果是否有差异，若无差异则为最终标注结果，若有差异则交由多名住院医师进行标注。例如，医学实习生选择的疾病种类为白内障，从本地图片选择相应图片后将图片上传至服务器，系统核对所述图片格式正确后将图片保存至服务器，然后医学实习生设置所述图片属性为拍照模式和拍照方式，所述拍照模式有多种：根据患者拍照前有无进行散瞳处理可分为散瞳拍照和小瞳拍照；根据裂隙灯宽度可以分为裂隙光拍照和弥散光拍照。自然状态下瞳孔的直径为2-3mm，散瞳处理是利用睫状肌麻痹剂使瞳孔直径散大至5mm以上，有利于全面观察晶状体周边。裂隙光拍照切面便于观察晶状体及眼球结构和病变深度，弥散光拍照可以全面观察眼表结构。随后从系统提供的标注工具箱中选择相应的标注工具对图片进行标注，系统会显示白内障相应的框图属性数据库供医学实习生添加，相应的框图属性有患者编号、框图名称、框图类型、白内障类型、核硬度、是否视轴区浑浊和是否囊膜下浑浊，每添加一条标注就需要补充相应的框图属性。系统根据医学实习生对图像的标注生成标注结果，并将添加的框图属性作为附加信息保存到服务器中。最后系统根据多名医院实习生的标注结果判断是否有差异，若无差异则该标注结果为最终结果，若有差异则将所述图像交由多名住院医师进行标注。
实施例2
实施例2
[0036] 如图3所示，本实施例提供一种多种医疗影像数据标注系统，包括：接收模块：用于接收用户上传的图片和用户对图片进行的标注信息；
格式核对模块：用于核对所述图片的格式是否和预设的图片格式相同；
信息匹配模块：用于提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；还用于提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异；
工具箱模块：用于根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
提示模块：用于当格式核对模块核对所述图片格式与预设的图片格式不相同时，提示用户重新上传图片；
数据存储模块：用于存储用户上传的图片、用户对图片进行的标注信息。
格式核对模块：用于核对所述图片的格式是否和预设的图片格式相同；
信息匹配模块：用于提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息；还用于提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异；
工具箱模块：用于根据疾病种类为用户提供标注工具箱，不同疾病种类对应的标注工具箱不同，所述标注工具箱有一种或多种标注工具；
提示模块：用于当格式核对模块核对所述图片格式与预设的图片格式不相同时，提示用户重新上传图片；
数据存储模块：用于存储用户上传的图片、用户对图片进行的标注信息。
[0037] 具体的，用户登录系统后进行上传图片，系统的接收模块接收用户上传的图片，格式核对模块核对所述图片格式是否和预设的图片格式相同，相同则将所述图片存储到数据存储模块，当格式核对模块核对所述图片与预设的图片格式不相同时，提示模块提示用户重新上传图片；信息匹配模块提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断是否有标注或属性信息，工具箱模块为用户提供标注工具箱，用户选择标注工具对图片进行标注后，数据存储模块将用户对图片进行的标注信息进行存储；同一级别用户标注完后，信息匹配模块从数据存储模块中提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异。通过上述实现方式，系统提供多种标注工具箱供用户进行选择，实现了多种形态医疗影像的同时标注，提高了用户标注的效率，保证了图片的标注质量；本系统还对同一级别用户对同一图片的标注信息进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异，若无差异则生成最终标注结果，若有差异则交由下一级别用户进行标注，同一图片交由多名用户进行标注，提高图片标注的准确性。在具体实施过程中，差异可以根据不同的疾病所对应的不同标注信息预先设定差异值，从而可以根据所设定的差异值进行判定，另外也可以利用数学模型对差异进行判别。
[0038] 在本实施例中，所述提示模块还用于提示用户对图片进行标注。
[0039] 在本实施例中，所述系统还包括疾病选择模块，用于根据用户选择的疾病种类进入相应的框图模式。具体的，将本发明的系统应用于眼科类疾病和脊柱类疾病等医疗影像数据标注时，所述疾病选择模块中可选择疾病的种类有白内障、脊柱侧弯、糖尿病视网膜病变、心脑血管、眼肿瘤、青光眼；白内障的图像属性有拍照方式和拍照模式。
[0040] 在本实施例中，所述系统还包括图片属性数据库和框图属性数据库，不同疾病种类有不同图片属性数据库和框图属性数据库，图片属性数据库包含了对应疾病种类的所有图片属性，框图属性数据库包好了对应疾病种类的所有框图属性。
[0041] 具体的，如，将脊柱侧弯的图像属性数据库划分为：10度以下、11-20度、21-45度和大于45度，糖尿病视网膜病变的图像属性数据库为：国内糖尿病视网膜病变分期(可选1-5期)、国际糖尿病视网膜病变分期(可选1-6期)，心脑血管的图像属性数据库为：血压、是否患为：心脑血管疾病和疾病种类，眼肿瘤的图像属性数据库为：视力，青光眼的图像属性数据库为：是否畏光、是否流泪、是否眼皮痉挛、杯盘比、房角是否闭合、视力、眼压、呕吐、是否恶心、视野是否损伤、视神经是否损伤。
[0042] 在本实施例中，所述提示模块还用于提示用户选择图片属性和框图属性。
[0043] 在本实施例中，如图4所示，为系统的架构图，所述系统的架构为前端采用双向数据标定的方式，使用nginx做负载均衡以及反向代理，后台采用django。采用双向数据绑定的方式在数据操作方面更为简单，视图、数据和结构分离，运行速度更快，使用nginx做负载均衡以及反向代理更高效的处理发送请求，后台采用django，有完善的ORM关系映射、强大的路由映射功能、有完善的视图模板的实现、健全的后台管理系统、有强大的缓存支持。
[0044] 在本实施例中具体实施过程中，所述用户为医学实习生、住院医师、主治医师、副主任医生、主任医师和专家，根据他们的专业水平分为六个级别，医学实习生为第一级别，专家为第六级别。具体的，系统将同一张图片传送给多名医学实习生，当医学实习生输入正确的账号和密码后进入系统主页面，疾病选择模块根据医学实习生选择的疾病种类进入相应的框图模式，医学实习生上传图片后接收模块接收所述图片，格式核对模块核对所述图片的格式是否与预设的图片格式相同，若不相同，提示模块提示医学实习生重新上传图片；若相同将所述图片存储至数据存储模块中，信息匹配模块提取图片信息并将图片信息与信息库进行匹配，判断图片是否有标注或属性信息，提示模块提示用户对图片进行标注。工具箱模块根据疾病种类为医学实习生提供标注工具箱，系统根据疾病种类提供相应的图片属性数据库和框图属性数据库，提示模块提示医学实习生选择图片属性和框图属性。医学实习生完成标注后，数据存储模块存储医学实习生对所述图片进行的标注信息，信息匹配模块从数据库模块中提取同一级别所有用户对所述图片的标注信息并进行对比，判断同一级别用户的标注信息是否有差异。例如，医学实习生选择的疾病种类为白内障，从本地图片选择相应图片后将图片上传，系统格式核对模块核对所述图片格式正确后将图片保存至数据存储模块中，然后医学实习生根据提示模块的提示设置所述图片属性为拍照模式和拍照方式，所述拍照模式有多种：根据患者拍照前有无进行散瞳处理可分为散瞳拍照和小瞳拍照；
根据裂隙灯宽度可以分为裂隙光拍照和弥散光拍照。自然状态下瞳孔的直径为2-3mm，散瞳处理是利用睫状肌麻痹剂使瞳孔直径散大至5mm以上，有利于全面观察晶状体周边。裂隙光拍照切面便于观察晶状体及眼球结构和病变深度，弥散光拍照可以全面观察眼表结构。随后从工具箱模块中选择相应的标注工具对图片进行标注，系统会显示白内障相应的框图属性数据库供医学实习生添加，相应的框图属性数据库有患者编号、框图名称、框图类型、白内障类型、核硬度、是否视轴区浑浊和是否囊膜下浑浊，每添加一条标注就需要补充相应的框图属性。数据存储模块根据医学实习生对图像的标注生成标注结果，并将添加的框图属性作为附加信息保存到服务器中。信息匹配模块根据多名医院实习生的标注结果判断是否有差异，若无差异则该标注结果为最终结果，若有差异则由任务发送模块将所述图像发送给多名住院医师进行标注。最后系统从数据存储模块中提取所述图片、标注、框图属性和最终结果，生成数据文件，所述数据文件包括图片标注的坐标、所述坐标对应的属性和诊断结果，并将所述数据文件作为训练样本输送到神经网络。
根据裂隙灯宽度可以分为裂隙光拍照和弥散光拍照。自然状态下瞳孔的直径为2-3mm，散瞳处理是利用睫状肌麻痹剂使瞳孔直径散大至5mm以上，有利于全面观察晶状体周边。裂隙光拍照切面便于观察晶状体及眼球结构和病变深度，弥散光拍照可以全面观察眼表结构。随后从工具箱模块中选择相应的标注工具对图片进行标注，系统会显示白内障相应的框图属性数据库供医学实习生添加，相应的框图属性数据库有患者编号、框图名称、框图类型、白内障类型、核硬度、是否视轴区浑浊和是否囊膜下浑浊，每添加一条标注就需要补充相应的框图属性。数据存储模块根据医学实习生对图像的标注生成标注结果，并将添加的框图属性作为附加信息保存到服务器中。信息匹配模块根据多名医院实习生的标注结果判断是否有差异，若无差异则该标注结果为最终结果，若有差异则由任务发送模块将所述图像发送给多名住院医师进行标注。最后系统从数据存储模块中提取所述图片、标注、框图属性和最终结果，生成数据文件，所述数据文件包括图片标注的坐标、所述坐标对应的属性和诊断结果，并将所述数据文件作为训练样本输送到神经网络。
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