更新!Pair标注神器推出医学影像智能交互式分割itSeg

OpenCV学堂 2022-12-01 12:47



FOCUS ON US

医生专家的手工标注是智能医学影像的基石。Pair作为首款国产一站式医学影像标注软件,具备专业便捷、通用易用且高度智能化的特点。自2020年公开以来,Pair软件团队持续高质量迭代与智能化升级,促进了智能医学影像的发展。

本次Pair软件V2.7版本迎来全新升级,重磅推出了智能交互式分割标注功能—Intelligent Interactive Segmentation (itSeg),仅需用户提供少量涂鸦式标记即可实现解剖结构的精细分割标注,高效节省用户80%的手动标注时间。

手动标注与itSeg标注耗时对比

itSeg 教程链接(或点击文末阅读原文直接跳转):

https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1y7LY




 交互式分割标注功能 — itSeg 

交互式医学影像分割 (Interactive Segmentation) 旨在通过用户的少量交互指导,快速实现解剖结构的轮廓分割,减少繁琐的人工标注。Pair软件推出的智能交互式分割标注功能 itSeg,仅需用户提供少量前景和背景线条,即可实现高效、准确的分割标注,有效降低专家手动分割标注的难度和耗时。

itSeg 功能的优势包括:

(一)仅涂鸦式点线提示,即可得到精细分割标注

      使用 itSeg 功能时,用户仅需在目标区域内进行简易线条的勾画,itSeg即会自动得到目标区域的分割标注。用户可在此基础上进行便捷的编辑修改。

(二)无需繁琐配置,可直接对影像进行分割标注

      专家仅需点击itSeg功能按钮即可使用。无需任何参数配置,操作简便。

(三)无需区分影像模态、解剖结构和病灶类型

      itSeg适用于CT / X-Ray / MRI / 超声 / 内窥镜 / 病理等多种影像模态的各类分割标注任务。

(四)分割标注耗时短,普通笔记本电脑即可使用

      itSeg仅需普通电脑CPU,即可快速实现对目标的交互式智能标注。


基于对前景和背景的精确对比建模,以及基于华为全场景AI框架MindSpore的高倍率算法压缩优化,Pair的itSeg可直接根据用户的先验知识在低运算资源下进行准确分割,可有效减少后续修改步骤,提升标注效率。以下为 itSeg 功能与其它交互式分割标注功能的对比:



  itSeg 标注功能展示

itSeg 功能对心脏MRI影像的标注展示

itSeg 功能对股骨MRI影像的标注展示

itSeg 功能对腹部、胸部CT影像的标注展示 

itSeg 功能对脑部MRI、CT影像的标注展示 

itSeg 功能对肺部X光影像的标注展示

itSeg 功能对超声影像的标注展示

itSeg 功能对细胞切片的标注展示

itSeg 功能对肠镜影像的标注展示


   【 关于 Pair 】   

Pair标注软件孵化于深圳度影医疗科技的全栈式智能超声研发历程中。Pair致力于成为优秀、专业、懂医生的国产医学影像标注软件。Pair 已拥有超3000位来自全球500多个海内外知名研究机构、医院和企业的用户,已累计发放近5000份试用授权License。Pair软件积极参与医学影像人工智能标注相关标准制定支撑医学影像AI高水平研究论文获得英伟达GTC 2022全球开发者大会的认可,同时收到了非常多有价值的反馈和功能建议。目前团队在进行持续活跃的优化与升级,致力于把Pair打造成国产的基础专业化软件,推动AI新基建。


-------V2.7版本软下载链接-------

官网:

https://www.aipair.com.cn/download.html

坚果云链接:

https://www.jianguoyun.com/p/DUQd8gcQh-n1CBiLvcgD



---------【教学视频集锦链接】--------

itSeg 教程:

https://www.bilibili.com/video/BV1J24y1y7LY


往期部分教程:

基本介绍:

https://www.bilibili.com/video/BV1sa411A7nH

标注自定义配置:

https://www.bilibili.com/video/BV1QD4y1Q7jy

自动轮廓生成AutoGen 教程:

https://www.bilibili.com/video/BV1s341147Aa


点击下方【阅读原文】,直接跳转至教程视频!!!


-------------【扫码联系】-------------


    



END

OpenCV学堂 专注计算机视觉开发技术分享,技术框架使用,包括OpenCV,Tensorflow,Pytorch教程与案例,相关算法详解,最新CV方向论文,硬核代码干货与代码案例详解!作者在CV工程化方面深度耕耘15年,感谢您的关注!
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