快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个医学影像标注教程项目，演示如何使用LabelMe标注CT扫描图像中的肿瘤区域。包含：1) DICOM格式支持配置；2) 多标签分类设置；3) 标注质量控制检查脚本；4) 数据集划分工具；5) 格式转换工具(COCO/VOC)。提供step-by-step的Jupyter Notebook教程和示例数据。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
今天想和大家分享一个医学影像标注的实战经验。最近在做肿瘤检测项目时，发现公开数据集往往无法满足特定需求，于是决定用LabelMe自己构建数据集。整个过程踩了不少坑，也总结出一些实用技巧，希望能帮到有类似需求的朋友。
环境准备与DICOM支持LabelMe默认不支持医学影像常见的DICOM格式，需要先安装pydicom库。建议创建独立conda环境，避免依赖冲突。安装后修改LabelMe配置文件，添加DICOM文件扩展名识别。这里有个细节：DICOM文件通常没有扩展名，可以通过文件头自动识别，但需要修改源码实现。
多标签分类配置肿瘤标注往往需要区分良恶性、病灶类型等。在LabelMe中可以通过修改labels.txt文件定义多级标签，比如"tumor/malignant"和"tumor/benign"。标注时按住Ctrl键可以快速切换子标签。建议提前规划好标签体系，后期修改会导致已有标注失效。
标注质量控制医学标注对精度要求极高，我写了几个检查脚本：
- 轮廓闭合检查：确保所有多边形都是闭合的
- 标签一致性检查：防止同一类肿瘤使用不同标签
空标注检查：过滤未标注的有效区域 这些脚本可以直接在Jupyter Notebook中运行，实时反馈问题。
数据集划分技巧医学数据通常样本量小，需要科学划分：
- 按患者ID划分，避免同一患者图像出现在训练集和测试集
- 分层抽样保证各类别比例一致
添加数据增强选项（旋转、镜像）缓解样本不足 用Python的sklearn很容易实现，关键是要先统计各类别分布。
格式转换经验不同框架需要不同格式：
- COCO格式适合目标检测任务
- VOC格式兼容性更好
- 医学影像常用NIfTI格式 转换时要注意坐标系的对应关系，特别是DICOM的像素间距参数需要正确转换。建议保存原始DICOM和转换后副本。
整个流程下来，最大的体会是标注规范要前置明确。我们团队就遇到过因为初期标签定义模糊，导致后期全部返工的情况。建议： - 制作标注手册，明确边界判定标准 - 定期做交叉验证 - 对复杂病例进行多人标注取交集
最后安利下我的工作环境——InsCode(快马)平台。这个在线的Jupyter环境特别适合做这类教学演示，不用配置本地环境，所有依赖都预装好了。最方便的是可以直接把标注工具和检查脚本部署成在线服务，团队成员打开浏览器就能用。
刚开始觉得医学标注很枯燥，但后来发现好的标注本身就是一种专业知识的沉淀。现在我们的标注规范已经迭代到3.0版，成了科室的培训材料。如果你也在做类似项目，欢迎交流心得~
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
创建一个医学影像标注教程项目，演示如何使用LabelMe标注CT扫描图像中的肿瘤区域。包含：1) DICOM格式支持配置；2) 多标签分类设置；3) 标注质量控制检查脚本；4) 数据集划分工具；5) 格式转换工具(COCO/VOC)。提供step-by-step的Jupyter Notebook教程和示例数据。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
