图像标注--医疗影像
文末
文末
医疗影像
- 医疗影像
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任务背景介绍
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任务目标设定
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任务问题诊断
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详细步骤规划
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预期成果分析
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实施计划制定
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所需知识储备
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实验目的说明
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实验内容概述
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实验环境介绍
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实验步骤分解
- 首先选择标注工具配置
- 对图像对象进行识别与标记
- 最终输出并保存标注结果
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说明
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医疗影像
任务背景
智能医疗通过搭建健康档案区域医疗信息平台并借助最前沿的物联网技术实现了患者与医务人员之间以及医疗机构与设备之间的互动关系，在逐步推进的过程中逐渐走向完全信息化的状态。
未来医疗行业将会大量应用更多的人工智慧与传感技术等高科技手段推动医疗服务全面实现智能化发展 从而助力中国新医改政策框架下的医疗服务更加繁荣。
在推行新医改政策的大背景下 智能化建设已成为每一位公民关注的重点。
随着社会整体寿命延长 出生率下降以及公众对健康的关注度不断提高 现代社会对优质的医疗服务需求日益增长 远程医疗电子医疗（e-health）作为解决这一需求的重要途径已经显得尤为迫切。
借助物联网/云计算技术 人工智能专家系统以及嵌入式系统的智能化设备 我们能够建立起一个完善的物联网医疗体系 这一体系将使全民平等地享受到顶级水平的医疗服务 最大限度地缓解因医疗资源不足导致看病难 医患关系紧张以及事故频发等问题。
构建一个完善的智慧医疗信息网络平台体系 可以让患者在较短的时间内支付基本费用即可获得安全便捷优质的诊疗服务 这一目标将从根本上解决"看病难 看病贵"的问题 实现真正的"人人健康 健康人人"的发展愿景。
任务需求
利用图像标注工具对提供的图片进行健康识别，并对其中出现的病变部位进行标记。
任务分析
通过X光影像检查, 对患者的健康状况进行初步评估, 如有必要, 请在报告中标注病变区域
任务步骤
- 将Python环境中临时变量赋值为指定值。
- 启动Python环境中anaconda3指定配置文件中的labelme参数。
- 调用 annotation 工具 labelme 进行图像标记识别。
- 应用图像处理算法对目标区域进行标记识别。
- 对已标记图像执行数据清洗和优化处理。
任务结果
由于结果图片过多，仅展示部分图片。
任务实施过程
- 使用labelme进行图像标注
知识点
- labelme工具的使用
- 图像标注
实验目的
- 掌握labelme工具的使用
- 掌握如何将图像进行标注
实验内容
- 打开图像标注工具
- 将图像进行标注
- 对标注后的资源进行加工
实验环境
- Oracle Linux 7.4
- labelme4.5.6
实验步骤
1.启动标注工具
点击桌面终端图标打开Linux终端。
输入anaconda3的临时变量
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH 
- 激活labelme环境
source activate labelme
- 启动标注工具
labelme
- 出现如下图结果。
2.图像标注
由于lableme具有集成标注功能，在启动时会自动加载待注标签。因此，在重新启动软件之前，请确保您已关闭当前工作窗口，并准备好了所需的标注资源。此外，在重新启动软件之前，请确保您已准备好所需要注标的资源。
关闭后命令窗口如图所示
进入到要标注的资源文件夹。
cd /root/experiment/datas/case
ll
- 附带标注资源启动软件。
labelme data_annotated --labels labels.txt --nodata --autosave
出现如图所示页面
观察图像，判断患者是否健康，认为该患者是健康的，所以flag选择“health”。
请在电子图像中识别出人体关键部位，并通过右键点击执行"Create Polygons"操作。
左键点击图片，将图像中的手臂标注出来，选择相应的label，然后点击OK。
点击OK后，结果如下图所示。
10.点击“Next Image”,将图像中人是否是健康的，无法判定时选择“ignore ”。
将图像中人体标注出来并选择相应的label。
点击“Next Image”,判断健康状况并选择相应的flag。
点击“Next Image”,判断健康状况并选择相应的flag。
点击“Next Image”,判断健康状况并选择相应的flag。
点击“Next Image”,判断健康状况并选择相应的flag。
点击“Next Image”,判断健康状况并选择相应的flag。
点击“Next Image”,判断健康状况并选择相应的flag。
点击“Next Image”,判断健康状况并选择相应的flag。
3.标注结果
点击桌面终端图标打开Linux终端。
输入anaconda3的临时变量
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH 
- 激活labelme环境
source activate labelme
- 进入到刚刚标注的资源文件夹(会多出我们刚刚标注生成的json文件)
cd /root/experiment/datas/medical_image/data_annotated
ls
- 查看json文件中的内容(截图展示部分内容)
cat image_001.json
- 移动脚本。
mv ../json2png.sh ./
ls
- 执行脚本，生成数据
bash json2png.sh
- 使用ll查看，发现多出来新的目录
ls
- 进入到新增的资源目录，ll查看里面的内容
cd image_001_json/
ll
通过文件系统进入标注资源目录。
双击查看标签PNG文件。
出现如图所示结果。
–end–
说明
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