Labelme在医疗影像标注中的5个实用技巧-优快云博客

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开发一个医疗影像标注增强工具，基于Labelme增加以下功能：1) DICOM文件直接支持；2) 医学影像窗宽窗位调节；3) 多切片同步标注；4) 标注结果3D重建预览。使用PyDICOM处理医学影像，matplotlib实现3D可视化。

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医疗影像标注是医学影像分析的重要步骤，而Labelme作为一款开源的图像标注工具，在医疗领域有着广泛的应用。针对医疗影像标注的特殊需求，本文将分享Labelme在CT/MRI标注中的实战经验，包括DICOM支持、多图层标注和团队协作等专业技巧。

医疗影像通常以DICOM格式存储，标准Labelme并不直接支持DICOM格式。我们可以通过PyDICOM库来读取DICOM文件，并将其转换为Labelme可识别的图像格式。具体步骤包括：

这一过程可以封装成自动化脚本，方便批量处理。

医疗影像的窗宽窗位调节对标注质量至关重要。我们可以在Labelme的基础上增加窗宽窗位调节功能：

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在CT/MRI标注中，经常需要在连续切片上进行一致性标注。我们实现了以下功能：

利用matplotlib实现了标注结果的三维可视化：

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医疗标注项目通常需要多人协作，我们完善了以下功能：

在实际使用中，我们发现这些功能显著提高了医疗影像标注的效率和准确性。通过InsCode(快马)平台，可以快速部署和分享这些增强功能，让团队成员无需复杂配置就能使用。

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使用体验方面，平台的一键部署功能让这个医疗影像标注工具能够快速上线，团队成员可以直接在浏览器中使用，无需安装任何软件，大大降低了使用门槛。特别是在需要多人协作的场景下，这种云端的解决方案显得尤为实用。

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开发一个医疗影像标注增强工具，基于Labelme增加以下功能：1) DICOM文件直接支持；2) 医学影像窗宽窗位调节；3) 多切片同步标注；4) 标注结果3D重建预览。使用PyDICOM处理医学影像，matplotlib实现3D可视化。