东软飞标医学影像标注与 AI 预标注平台方案

解决医学影像逐层勾画耗时、多人标注质量不一致，以及预标注算法难以管理和复用的问题。

中文 PDF · 13 页 · 1005 KB2026-01 版 · 文件生成日期浏览次数0

适用对象

医学 AI 研发、影像研究、数据标注与专家审核团队

方案摘要

东软飞标医学影像标注平台面向科研、模型开发和多团队影像协作，结合手工工具、预标注算法及三维显示处理医学影像标注。逐层勾画器官和病灶需要较多时间，不同人员的标注也需要统一要求和审核。方案将数据、任务、工具、算法及专家复核放在同一 Web 环境，支持从批量预处理到人工修订及数据交付的流程。

平台接收 CT、MR、PET 和 X 线等数据，支持 DICOM、Nii、PNG 等格式及相应数据接口。标注工具包含手工、半自动、全自动、多平面和三维操作，利用医学影像分割模型及预标注算法识别器官、病灶与组织。二维和三维联动、跨层操作和边缘优化帮助人员观察空间关系，同时在需要时修订自动结果。

算法服务框架统一管理内置、自有和第三方预标注模型，便于不同项目重复使用。资料介绍使用已标注数据开发专属算法的方向，并明确可视化训练需要探索多模态医学人工智能平台配合。因此标注工具、预标注服务和模型训练的具体开通范围需要根据产品组合确认，不能直接认为每个部署都包含全部能力。

协作流程覆盖任务分配、进度查看、多人标注和专家审核。材料中的数据项目示例由经过培训的人员领取任务，临床医生反馈修改意见，合格后完成审核，并保存标注及审核过程记录。集中管理、脱敏、权限、加密通信和审计用于管理数据访问，使多个团队可以在同一环境工作，减少个人电脑之间反复传递影像。

应用方向除科研标注外，还包括手术规划、放疗靶区勾画、医患沟通和教学。三维重建与空间测量可帮助医生观察病灶及周围结构，标注内容也可形成教学资源。不同用途需要相应的专业人员、产品功能和验证，单纯具备图像显示及勾画能力不能代替手术或放疗计划的专业审核。

标注数据在不同任务中可以继续复用：已完成的轮廓用于训练预标注模型，算法结果再次交给人员修订，审核记录帮助团队检查质量。多中心合作需要共享任务规范和专家意见，平台负责组织数据及处理过程。原文案例中的任务领取、培训、审核和修订体现了这种人员分工，也说明高质量标注依赖专业标准和持续管理，不能仅根据自动完成的比例判断。

白皮书列举标注效率、医院教学和医患沟通案例，相关时间改善属于特定数据和任务条件。平台适合医院科研、影像 AI 研发及数据管理团队了解协作工具组成。实际评估应关注标注规范、专家一致性、自动结果修订工作量、版本与审核记录，以及数据导出后能否支持目标研究，具体临床使用范围还需要对应产品资料确认。

东软飞标医学影像标注与 AI 预标注平台方案

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刘浩南

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