20240519训练营-影像组学从入门到精通-奇技淫巧自动勾画

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在医学领域中，ROI（Region of Interest，感兴趣区域）的自动勾画是一个重要的任务。它通常用于医学图像处理和分析，以帮助医生快速定位和诊断病变或异常区域。以下是一些常见的ROI自动勾画方法的细节：
1.3D区域的自动勾画（CT，MR）：
–将3D图像转换为2D图像，以便进行处理和分析。
–使用专门的算法，如阈值分割、边缘检测或深度学习模型，来识别和勾画ROI。
–对于CT数据，可以使用nii.gz格式进行存储和处理。
2.2D区域的自动勾画（Xray，自然光[眼底，内镜，摄像头，病理数据]，US）：
–准备好需要标注的2D数据，包括训练数据和测试数据。
–使用labelme等工具将标注的数据转换为MS-COCO格式，以便进行模型训练。
–选择一个适合的深度学习模型，如Deeplabv3、Unet或FCN，进行训练。
–使用训练好的模型对新的样本进行预测，得到ROI的勾画结果。
对于病理数据的ROI勾画，可以采用以下步骤：
1.使用分类的思想解决病理的区域分割问题。
–将病理图像划分为不同的区域，每个区域代表一种组织类型。
–使用深度学习模型进行像素级别的分类，以实现精细的分割。
2.病理原生的自动分割：
–首先进行ROI区域的勾画，确定感兴趣的区域。
–如果识别的区域大于1，记得设置类别标签。
–使用File -&gt; Object Data -&gt; Export as Geojson等功能将勾画结果导出为Geojson格式。
–将所有对象导出为FeatureCollection格式。
–裁剪出感兴趣的Patch，可以设置tile_size和level参数来控制裁剪的大小和放大倍率。
–如果存在标注信息，可以保存Mask信息。
需要注意的是，自动勾画的效果会受到数据质量和模型选择的影响。对于超声数据、病理区域识别、MR数据（尤其是多序列数据）以及CT识别肺结节等场景，自动勾画的效果通常较好。而对于对比度较低或窗宽窗位不理想的CT数据，可能需要将3D数据转换为2D数据再进行识别。
最后，自动勾画的目标是让模型具备能力，对于未知的样本能够给出相应的预测。通过训练模型并使用手工勾画的样本进行评估，可以逐步改进模型的性能，提高自动勾画的准确性和效率。

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