一种医疗影像标注方法、系统及装置

摘要

本发明公开了一种医疗影像标注方法、系统及装置，所述系统包括：矩形标注模块，用于根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；多边形标注模块，用于根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；划线标注模块，用于以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进行划线标注；橡皮擦模块，用于根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；自动标注模块，用于根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注。

权利要求

1.一种医疗影像标注系统，其特征在于，包括：矩形标注模块，用于根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

多边形标注模块，用于根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

划线标注模块，用于以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进行划线标注；

橡皮擦模块，用于根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；

自动标注模块，用于根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；

所述橡皮擦模块具体用于：

围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆形光标，检测标注员的鼠标拖动坐标点轨迹，所述圆形光标随鼠标拖动坐标点轨迹移动，在移动过程中，如果标注的封闭曲线上的某个点与圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径r，则移动封闭曲线上的这个点使得其与圆心距离为圆形半径，从而修改封闭曲线上符合要求的点的位置，进行标注曲线形状的修改；

如果标注的封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，在修改标注曲线时形成平滑连续的曲线；

如果标注的封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的封闭曲线切割删除掉；

双击识别模块具体包括：

切割子模块，用于进行图像中间有效区域的切割；

二值转化子模块，用于选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个联通区域；

第一去粘连子模块，用于使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作，去除粘连；

第二去粘连子模块，用于使用第二预定大小的结构元素对二值图像重新进行打开操作，增加打开操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数；

轮廓提取子模块，用于在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；

计算子模块，用于计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；

去形变子模块，用于在目标区域与原图比较有形变时，确定有形变的目标区域，并填充该有形变的目标区域，对填充后的图像进行反色，将反色图像与二值图像进行按位与操作得到一个面具Mask图像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有形变的目标区域；

第一调用子模块，用于目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下，依次调用所述切割子模块、所述二值转化子模块、所述轮廓提取子模块以及所述计算子模块；

第二调用子模块，用于在部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连时，依次调用所述切割子模块、所述二值转化子模块、所述第一去粘连子模块、所述轮廓提取子模块以及所述计算子模块；

第三调用子模块，用于在使用第一去粘连子模块已经不能去除粘连时，依次调用所述切割子模块、所述二值转化子模块、所述第一去粘连子模块、所述第二去粘连子模块、所述轮廓提取子模块、所述计算子模块、以及所述去形变子模块；

第四调用子模块，用于在使用第二去粘连子模块已经不能去除粘连时，调用辅助线模块分割目标区域和非目标区域，再依次调用所述切割子模块、所述二值转化子模块、所述轮廓提取子模块以及所述计算子模块。

2.根据权利要求1所述的医疗影像标注系统，其特征在于，所述自动标注模块具体包括：

辅助线模块，用于根据标注员输入的鼠标轨迹在目标区域和非目标区域之间标注辅助线，所述辅助线用于分割目标区域和非目标区域；

双击识别模块，用于识别标注员在标注区域内的双击操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在标注区域内的双击操作并基于所述辅助线，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；

框选识别模块，用于识别标注员在框选标注区域的操作，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在框选标注区域的操作并基于所述辅助线，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注。

3.根据权利要求2所述的医疗影像标注系统，其特征在于，所述框选识别模块具体用于：

识别标注员在框选标注区域的操作，仅对框选的矩形框内的图像选取二值化阈值，根据得到的二值化阈值将目标区域从背景中分离出来并标注。

4.一种医疗影像标注方法，其特征在于，用于权利要求1至3中任一项所述的医疗影像标注系统，所述方法具体包括：

根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进行划线标注；

根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；

根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；

根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改具体包括：围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆形光标，检测标注员的鼠标拖动坐标点轨迹，所述圆形光标随鼠标拖动坐标点轨迹移动，在移动过程中，如果标注的封闭曲线上的某个点与圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径r，则移动封闭曲线上的这个点使得其与圆心距离为圆形半径，从而修改封闭曲线上符合要求的点的位置，进行标注曲线形状的修改；

如果标注的封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，在修改标注曲线时形成平滑连续的曲线；

如果标注的封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的封闭曲线切割删除掉；

识别标注员在标注区域内的双击操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在标注区域内的双击操作并基于辅助线，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注具体包括：

在目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个联通区域，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；

在部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作去除粘连，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；

在使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作已经不能去除粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作去除粘连，使用第二预定大小的结构元素对二值图像重新进行打开操作，增加打开操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；在目标区域与原图比较有形变时，确定有形变的目标区域，并填充该有形变的目标区域，对填充后的图像进行反色，将反色图像与二值图像进行按位与操作得到一个面具Mask图像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有形变的目标区域；

在使用第二预定大小的结构元素对二值图像重新进行打开操作已经不能去除粘连时，使用辅助线分割目标区域和非目标区域，再进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个联通区域，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果。

5.根据权利要求4所述的医疗影像标注方法，其特征在于，所述根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注具体包括：根据标注员输入的鼠标轨迹在目标区域和非目标区域之间标注辅助线，所述辅助线用于分割目标区域和非目标区域；

识别标注员在标注区域内的双击操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在标注区域内的双击操作并基于所述辅助线，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；

识别标注员在框选标注区域的操作，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在框选标注区域的操作并基于所述辅助线，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注。

6.根据权利要求5所述的医疗影像标注方法，其特征在于，识别标注员在框选标注区域的操作，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注具体包括：识别标注员在框选标注区域的操作，仅对框选的矩形框内的图像选取二值化阈值，根据得到的二值化阈值将目标区域从背景中分离出来并标注。

7.一种医疗影像标注装置，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求4至6中任一项所述的医疗影像标注方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求4至6中任一项所述的医疗影像标注方法的步骤。

说明书

一种医疗影像标注方法、系统及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机技术领域，尤其是涉及一种医疗影像标注方法、系统及装置。

背景技术

[0002] 近年来深度学习的蓬勃发展对大量有标注的数据提出了强烈需求，人工智能(AI)医疗影像同样如此。数据标注必须认真对待的一项工作。而数据标注又是一项非常费力，非
常耗时，成本非常高昂的工作。因此，开发提供一系列高效灵活的标注工具，从而以最短的
时间，最低的成本获取大量的高质量标注数据是目前急需解决的问题。

发明内容

[0003] 本发明的第一目的在于提供一种医疗影像标注方法、系统及装置，以解决现有技术中数据标注耗时且成本非常高的问题；

[0004] 本发明提供一种医疗影像标注系统，包括：

[0005] 矩形标注模块，用于根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

[0006] 多边形标注模块，用于根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

[0007] 划线标注模块，用于以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进
行划线标注；

[0008] 橡皮擦模块，用于根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；

[0009] 自动标注模块，用于根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注。

[0010] 本发明还提供一种医疗影像标注方法，用于上述医疗影像标注系统，包括：

[0011] 根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

[0012] 根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

[0013] 以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进行划线标注；

[0014] 根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；

[0015] 根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注。

[0016] 本发明实施例还提供一种医疗影像标注装置，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述医疗影像标
注方法的步骤。

[0017] 本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，程序被处理器执行时实现上述医疗影像标注方法的步骤。

[0018] 采用本发明实施例，将矩形标注、多边形标注、画线标注等基本标注手段与半自动标注结合来对医疗影像数据进行标注，并通过双击识别、框选识别对目标区域进行半自动
标注，且对已经绘制完成的区域进行橡皮擦修改，能够在最短的时间内以最低的成本获取
大量的高质量标注数据，能够大幅提高医生的标注方便性。

[0019] 上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够
更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

[0020] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的
附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前
提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0021] 图1是本发明实施例的医疗影像标注系统的示意图；

[0022] 图2是本发明实施例矩形标注的示意图；

[0023] 图3是本发明实施例多边形标注的示意图；

[0024] 图4是本发明实施例画线标注的示意图；

[0025] 图5是本发明实施例橡皮擦的示意图；

[0026] 图6是本发明实施例辅助线的示意图；

[0027] 图7是本发明实施例橡皮擦原理的示意图；

[0028] 图8是本发明实施例橡皮擦毛刺问题的示意图；

[0029] 图9是本发明实施例橡皮擦打结问题的示意图；

[0030] 图10是本发明实施例双击识别的示意图；

[0031] 图11是本发明实施例切割图像有效区域的示意图；

[0032] 图12是本发明实施例二值化的示意图；

[0033] 图13是本发明实施例轮廓提取的示意图；

[0034] 图14是本发明实施例寻找轮廓的示意图；

[0035] 图15是本发明实施例提取出的目标区域的示意图；

[0036] 图16是本发明实施例特殊情况一的示意图；

[0037] 图17是本发明实施例特殊情况一解决方法的示意图；

[0038] 图18是本发明实施例图特殊情况二的示意图；

[0039] 图19是本发明实施例特殊情况二解决方法的示意图一；

[0040] 图20是本发明实施例特殊情况二解决方法的示意图二；

[0041] 图21是本发明实施例特殊情况三的示意图；

[0042] 图22是本发明实施例辅助线的示意图；

[0043] 图23是本发明实施例框选识别的示意图一；

[0044] 图24是本发明实施例框选识别的示意图二；

[0045] 图25是本发明实施例的医疗影像标注方法的流程图；

[0046] 图26是本发明实施例的医疗影像标注装置的示意图。

[0047] 附图标记说明：

[0048] 10：矩形标注模块；11：多边形标注模块；12：划线标注模块；13：橡皮擦模块；14：自动标注模块；140：辅助线模块；141：双击识别模块；142：框选识别模块。

具体实施方式

[0049] 下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技
术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范
围。

[0050] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语"中心"、"纵向"、"横向"、"长度"、"宽度"、"厚度"、"上"、"下"、"前"、"后"、"左"、"右"、"坚直"、"水平"、"顶"、"底"、"内"、"外"、"
顺时针"、"逆时针"等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了
便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、
以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

[0051] 此外，术语"第一"、"第二"仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有"第一"、"第二"的特征可以明示或者
隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的描述中，"多个"的含义是两个或两个以
上，除非另有明确具体的限定。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以
是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以
是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普
通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

[0052] 系统实施例

[0053] 根据本发明的实施例，提供了一种医疗影像标注系统，图1是本发明实施例的医疗影像标注系统的示意图，如图1所示，根据本发明实施例的医疗影像标注系统具体包括：

[0054] 矩形标注模块10，用于根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

[0055] 多边形标注模块11，用于根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

[0056] 划线标注模块12，用于以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务
进行划线标注；

[0057] 橡皮擦模块13，用于根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；其中，橡皮擦模块13具体用于：

[0058] 围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆形光标，检测标注员的鼠标拖动坐标点轨迹，圆形光标随鼠标拖动坐标点轨迹移动，在移动过程中，如果标注的封闭曲线上的某个点与
圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径r，则移动封闭曲线上的这个点使得其与圆心距离为
圆形半径，从而修改封闭曲线上符合要求的点的位置，进行标注曲线形状的修改；

[0059] 如果标注的封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，在修改标注曲线时形成平滑连续
的曲线；

[0060] 如果标注的封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的封闭曲线切割删除掉。

[0061] 自动标注模块14，用于根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注。

[0062] 其中，自动标注模块14具体包括：

[0063] 辅助线模块140，用于根据标注员输入的鼠标轨迹在目标区域和非目标区域之间标注辅助线，辅助线用于分割目标区域和非目标区域；

[0064] 双击识别模块141，用于识别标注员在标注区域内的双击操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在标注区域内的双击操作并基于辅助线，
根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；在本发明实施例中，双击识别模块141具
体包括：

[0065] 切割子模块，用于进行图像中间有效区域的切割；

[0066] 二值转化子模块，用于选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个联通区域；

[0067] 第一去粘连子模块，用于使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作，去除粘连；

[0068] 第二去粘连子模块，用于使用第二预定大小的结构元素对二值图像重新进行打开操作，增加打开操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数；

[0069] 轮廓提取子模块，用于在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；

[0070] 计算子模块，用于计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；

[0071] 去形变子模块，用于在目标区域与原图比较有形变时，确定有形变的目标区域，并填充该有形变的目标区域，对填充后的图像进行反色，将反色图像与二值图像进行按位与
操作得到一个面具Mask图像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有
形变的目标区域；

[0072] 第一调用子模块，用于目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下，依次调用切割子模块、二值转化子模块、轮廓提取子模块以及计算子模块；

[0073] 第二调用子模块，用于在部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连时，依次调用切割子模块、二值转化子模块、第一去粘连子模块、轮廓提取子模块以及计算
子模块；

[0074] 第三调用子模块，用于在使用第一去粘连子模块已经不能去除粘连时，依次调用切割子模块、二值转化子模块、第一去粘连子模块、第二去粘连子模块、轮廓提取子模块、计
算子模块、以及去形变子模块；

[0075] 第四调用子模块，用于在使用第二去粘连子模块已经不能去除粘连时，调用辅助线模块分割目标区域和非目标区域，再依次调用切割子模块、二值转化子模块、轮廓提取子
模块以及计算子模块。

[0076] 框选识别模块142，用于识别标注员在框选标注区域的操作，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在框选标注区域的操作并基于辅助
线，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注。框选识别模块142具体用于：
识别标注员在框选标注区域的操作，仅对框选的矩形框内的图像选取二值化阈值，根据得
到的二值化阈值将目标区域从背景中分离出来并标注。

[0077] 以下结合附图，对本发明实施例的上述技术方案进行详细说明。

[0078] 在本发明的实施例中，基本标注手段具体包括：

[0079] 1、矩形标注模块10的矩形标注：适用于目标检测任务。如图2所示，标注员使用时按下鼠标左键标注矩形的起始点，然后拖动鼠标，释放鼠标左键的时候标注矩形的终止点。

[0080] 2、多边形标注模块11的多边形标注：适用于目标分割任务。如图3所示，标注员使用时单击鼠标左键开始标注，沿着目标区域的边缘单击鼠标左键打点，过程中目标点自动
连接成折线，接近起始点的时候双击鼠标左键，起始点和终止点自动连接，形成一个封闭区
域。

[0081] 4、划线标注模块12的画线标注：适用于目标分割任务。如图4所示，标注员使用时按下鼠标左键开始标注，沿着目标区域的边缘画线，接近起始点的时候释放鼠标左键，起始
点和终止点自动连接，形成一个封闭区域。

[0082] 5、橡皮擦模块13的橡皮擦：画线标注要求使用鼠标一次性描绘完成，由于人手控制鼠标画线的不精确性，描绘的区域几乎不可能和目标区域完全重合，因此需要一种可以
修改绘制完成的区域的手段。经过研究探索，提出了橡皮擦这种操作简便、修改效果也符合
要求的方式。如图5所示，当标注员选中橡皮擦后，当按下鼠标左键移动时鼠标光标变为绿
色实心圆，可以修改标注区域：当橡皮擦在目标区域外时可以向内修改曲线，当橡皮擦在目
标区域内时可以向外修改曲线。

[0083] 橡皮擦算法实现具体如下：

[0084] 如图7所示，黑色封闭曲线为希望用橡皮擦修改的区域，橡皮擦功能的实现原理为：当按下鼠标左键拖动的时候，围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆，这个圆随着鼠标光
标移动，这个过程中如果封闭曲线上的某个点与圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径，就
移动封闭曲线上的这个点使得其与中点距离为圆形半径。在鼠标移动的过程中按以上规则
不断修改封闭曲线上符合要求的点的位置，就形成了用橡皮擦修改曲线形状的效果。

[0085] 但是，上述处理要实现连贯顺畅的橡皮擦效果在实现过程总会出现两个问题，本发明实施例提出了相应的解决办法：

[0086] 毛刺问题：如图8所示，按以上处理实现的橡皮擦算法在使用过程总会出现毛刺问题，原因是在修改封闭曲线上的点的过程中相邻两个点之间距离越来越大，而绘制曲线的
时候相邻两个点之间是用直线连接的，因此造成了毛刺的问题。

[0087] 本发明实施例的解决方案如下：如果封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，这样橡
皮擦修改曲线的过程中就能形成平滑连续的曲线。

[0088] “打结”问题：如图9所示，按以上处理实现的橡皮擦算法在使用过程中会出现曲线“打结”问题，其原因是在修改封闭曲线上的点的过程中移动了位置的点和曲线上其他的点
重合，形成了结，没办法再“解开”。

[0089] 本发明实施例的解决方案下：如果封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的那个封闭曲线切割删除
掉。

[0090] 经过以上两项优化，橡皮擦功能取得了比较平滑顺畅的用户体验。

[0091] 6、自动标注模块14中双击识别模块141的双击识别：用于目标分割任务。画线标注要求标注员对每一个目标区域用鼠标绘制进行标注，如果绘制不准确还要用橡皮擦进行修
改，是一件非常费力费时的工作，因此本发明实施例采用了双击识别这一工具来加快标注
员的工作，减轻标注员的负担。标注员使用双击识别功能的时候，鼠标光标置于目标区域内
双击鼠标左键后，图像处理算法自动找出目标区域边缘，标注员根据自动识别结果判断是
保留还是修改，还是删除后重新手动绘制标注区域。

[0092] 如图10所示，箭头所指为一个肺结节，标注目标就是要把肺结节的边缘标注出来。本发明实施例设计了一个算法，只需要用户用鼠标双击目标区域，图像处理算法自动找出
目标区域边缘。其算法流程如下：

[0093] 步骤1，切割图像有效区域：图像边缘包含大量非身体区域，为了后面二值化阈值选取更准确，本发明实施例切割图像中间的一部分有效区域进行后续处理，将原图像上部
切除掉120行，左、右、下部都切除60行/列。切割结果如图11所示；

[0094] 步骤2，二值化：如图12所示，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，以便将目标区域从背景中分离出来，本发明实施例选取了大津算法(otsu's method)对灰度
图像进行二值化。

[0095] 步骤3，轮廓提取：如图13所示，图像二值化后白色像素形成了多个联通区域，我们将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来。

[0096] 步骤4，如图14所示，寻找包围所点击的点的轮廓：找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓，则缩小了候选区域范围。

[0097] 步骤5，选取剩下的轮廓中面积最小的一个作为结果：如图15所示，求候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果。多数情况下找到的轮廓即为我们
的目标区域。

[0098] 需要注意的是：当目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下以上流程就能顺利找到目标，但在一些特殊情况下上述算法不再有效：

[0099] 特殊情况一：如图16所示，部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连，此时，轮廓提取的时候就不能将目标区域独立提取出来。

[0100] 解决办法如下：如图17所示，本发明实施例使用一个3*3的结构元素对二值图像进行Open操作以去除小的粘连，然后再进行轮廓提取，即能提取出目标区域。

[0101] 特殊情况二：如图18所示，部分图像二值化后目标区域与非目标区域有比较严重的粘连，此时，使用3*3的结构元素对二值图像进行Open操作已经不能去除这样的粘连了。

[0102] 解决办法如下：本发明实施例加大形态学结构元素的尺寸为7*7，增加Open操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数，对二值图像重新进行Open操作，结果如图19所示，没有粘连
了，但是目标区域与原图比较有形变。

[0103] 此时本发明实施例利用上面的算法找到有形变的目标区域，然后填充目标区域，对填充后的图像进行反色，然后将反色图像与二值图像进行按位与操作得到一个Mask图
像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有形变的目标区域。这一系列
过程如图20所示。

[0104] 特殊情况三：部分图像二值化后目标区域与非目标区域有非常严重的粘连，此时，使用传统图像处理算法已经很难去除这样的粘连了，如图21所示。对于这种情况，本发明实
施例引入了辅助线这一工具，当出现这种情况的时候，用户利用鼠标画一条辅助线将目标
区域和非目标区域隔离开，然后使用“双击识别”或后面将介绍的“框选识别”就能将目标区
域检测出来。

[0105] 7、自动标注模块14中框选识别模块142的框选识别：双击识别对于图像中一些面积比较小，亮度比较低的区域识别效果不是太好，本发明实施例提出了框选识别这种方式，
标注员使用框选识别的时候，用鼠标沿着目标区域的外边缘画一个矩形框让目标区域正好
包含在矩形框内，然后图像处理算法自动找出目标区域边缘，标注员根据自动识别结果判
断是保留还是修改，还是删除后重新手动绘制标注区域。由于利用了更多的标注员提供的
信息，框选识别比双击识别能更准确地自动识别出目标区域，从而进一步加快标注员的标
注工作。

[0106] 具体地，在实际使用中，有的目标区域面积很小或是亮度很暗，二值化后目标区域形变比较大甚至完全消失了。问题的原因是二值化时选择了一块比较大的区域来用otsu's 
method选取阈值，对于面积比较小或是亮度比较暗的区域，得到的阈值不能很好地将这类
区域从背景中分离出来。如图23中的一个冠脉标注目标区域，经过二值化后目标区域完全
消失了，无法提取。

[0107] 针对这类问题，本发明实施例提出了框选识别这种方式，标注员用鼠标画一个矩形框让目标区域正好包含在矩形框内，然后只对矩形框内的图像进行otsu's method选取
二值化阈值，得到的阈值就能很好地将这类区域从背景中分离出来。如图24所示，左图用矩
形框选取了目标区域，右图显示了提取出的目标区域，结果比较令人满意。

[0108] 8、自动标注模块14中辅助线模块140的辅助线：由于传统图像处理算法的局限和标注工具软件的要求，不可能对所有目标区域都做到全自动识别，尤其是对于一些识别比
较困难的区域，可以多利用标注员的专业知识，交互式地完成任务，以尽量提高标注员的工
作效率为目标。辅助线就是这样一种工具。例如，如图6所示的肺部CT图像，肺结节已经和外
膜形成了粘连，用自动识别算法已经无法检测出目标区域了。因此本发明实施例提出了辅
助线这一措施，当出现这种情况的时候，标注员利用鼠标画一条辅助线将目标区域和非目
标区域隔离开，然后使用“双击识别”或“框选识别”就能将目标区域检测出来。

[0109] 具体地，如图22所示，利用标注员的专业知识，在用图像处理技术比较难分辨的地方画一条线，目标区域就形成了一个封闭区域，然后再利用前面介绍的自动识别算法就能
找出目标区域。这一方法虽然稍微增加了用户操作，但比起整个目标区域都要标注员手工
绘制还是快了很多。

[0110] 从上面的描述可以看出，本发明实施例提出了一种矩形标注、多边形标注、画线标注等基本标注手段与半自动标注结合来对医疗影像数据进行标注的方法，并提出了通过双
击识别、框选识别对目标区域进行半自动标注；本发明实施例还可以对已经绘制完成的区
域进行橡皮擦修改；此外，还提出了一种辅助线方法辅助自动分割目标区域和非目标区域。
本发明实施例通过对150张随机选取的图片进行了测试，半自动标注成功率97％。重新挑选
了一批对150张图片进行测试(其中包括很多比较难提取的图片)，成功率76％。该方法将大
幅提高医生的标注方便性。

[0111] 方法实施例

[0112] 根据本发明的实施例，提供了一种医疗影像标注方法，用于上述医疗影像标注系统，图25是本发明实施例的医疗影像标注方法的流程图，如图25所示，根据本发明实施例的
医疗影像标注方法具体包括：

[0113] 步骤2501，根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

[0114] 步骤2502，根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

[0115] 步骤2503，以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进行划线标
注；

[0116] 步骤2504，根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；

[0117] 步骤2504具体包括：1、围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆形光标，检测标注员的鼠标拖动坐标点轨迹，圆形光标随鼠标拖动坐标点轨迹移动，在移动过程中，如果标注的封
闭曲线上的某个点与圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径r，则移动封闭曲线上的这个点
使得其与圆心距离为圆形半径，从而修改封闭曲线上符合要求的点的位置，进行标注曲线
形状的修改；2、如果标注的封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个
点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，在修改标注曲线时形成平
滑连续的曲线；3、如果标注的封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成
两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的封闭曲线切割删除掉。

[0118] 步骤2505，根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注。

[0119] 步骤2505具体包括如下处理：

[0120] 步骤1，根据标注员输入的鼠标轨迹在目标区域和非目标区域之间标注辅助线，辅助线用于分割目标区域和非目标区域；

[0121] 步骤2，识别标注员在标注区域内的双击操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在标注区域内的双击操作并基于辅助线，根据图像处理算
法自动确定目标区域边缘并标注；

[0122] 步骤2具体包括如下处理：

[0123] 在目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个
联通区域，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中
包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小
的一个轮廓作为最终结果；

[0124] 在部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第一预定大小的结构元
素对二值图像进行打开操作去除粘连，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓
提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围
的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；

[0125] 在使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作已经不能去除粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第
一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作去除粘连，使用第二预定大小的结构元素
对二值图像重新进行打开操作，增加打开操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数，在多个联通
区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的
轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结
果；在目标区域与原图比较有形变时，确定有形变的目标区域，并填充该有形变的目标区
域，对填充后的图像进行反色，将反色图像与二值图像进行按位与操作得到一个面具Mask
图像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有形变的目标区域；

[0126] 在使用第二预定大小的结构元素对二值图像重新进行打开操作已经不能去除粘连时，使用辅助线分割目标区域和非目标区域，再进行图像中间有效区域的切割，选取一个
合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个联通区域，在多个联通
区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的
轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结
果。

[0127] 步骤3，识别标注员在框选标注区域的操作，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在框选标注区域的操作并基于辅助线，根据图像处理
算法自动确定框选的目标区域边缘并标注。

[0128] 步骤3具体包括如下处理：识别标注员在框选标注区域的操作，仅对框选的矩形框内的图像选取二值化阈值，根据得到的二值化阈值将目标区域从背景中分离出来并标注。

[0129] 以下结合附图，对本发明实施例的上述技术方案进行详细说明。

[0130] 在本发明的实施例中，基本标注手段具体包括：

[0131] 1、矩形标注：适用于目标检测任务。如图2所示，标注员使用时按下鼠标左键标注矩形的起始点，然后拖动鼠标，释放鼠标左键的时候标注矩形的终止点。

[0132] 2、多边形标注：适用于目标分割任务。如图3所示，标注员使用时单击鼠标左键开始标注，沿着目标区域的边缘单击鼠标左键打点，过程中目标点自动连接成折线，接近起始
点的时候双击鼠标左键，起始点和终止点自动连接，形成一个封闭区域。

[0133] 4、画线标注：适用于目标分割任务。如图4所示，标注员使用时按下鼠标左键开始标注，沿着目标区域的边缘画线，接近起始点的时候释放鼠标左键，起始点和终止点自动连
接，形成一个封闭区域。

[0134] 5、橡皮擦：画线标注要求使用鼠标一次性描绘完成，由于人手控制鼠标画线的不精确性，描绘的区域几乎不可能和目标区域完全重合，因此需要一种可以修改绘制完成的
区域的手段。经过研究探索，提出了橡皮擦这种操作简便、修改效果也符合要求的方式。如
图5所示，当标注员选中橡皮擦后，当按下鼠标左键移动时鼠标光标变为绿色实心圆，可以
修改标注区域：当橡皮擦在目标区域外时可以向内修改曲线，当橡皮擦在目标区域内时可
以向外修改曲线。

[0135] 橡皮擦算法实现具体如下：

[0136] 如图7所示，黑色封闭曲线为希望用橡皮擦修改的区域，橡皮擦功能的实现原理为：当按下鼠标左键拖动的时候，围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆，这个圆随着鼠标光
标移动，这个过程中如果封闭曲线上的某个点与圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径，就
移动封闭曲线上的这个点使得其与中点距离为圆形半径。在鼠标移动的过程中按以上规则
不断修改封闭曲线上符合要求的点的位置，就形成了用橡皮擦修改曲线形状的效果。

[0137] 但是，上述处理要实现连贯顺畅的橡皮擦效果在实现过程总会出现两个问题，本发明实施例提出了相应的解决办法：

[0138] 毛刺问题：如图8所示，按以上处理实现的橡皮擦算法在使用过程总会出现毛刺问题，原因是在修改封闭曲线上的点的过程中相邻两个点之间距离越来越大，而绘制曲线的
时候相邻两个点之间是用直线连接的，因此造成了毛刺的问题。

[0139] 本发明实施例的解决方案如下：如果封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，这样橡
皮擦修改曲线的过程中就能形成平滑连续的曲线。

[0140] “打结”问题：如图9所示，按以上处理实现的橡皮擦算法在使用过程中会出现曲线“打结”问题，其原因是在修改封闭曲线上的点的过程中移动了位置的点和曲线上其他的点
重合，形成了结，没办法再“解开”。

[0141] 本发明实施例的解决方案下：如果封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的那个封闭曲线切割删除
掉。

[0142] 经过以上两项优化，橡皮擦功能取得了比较平滑顺畅的用户体验。

[0143] 6、双击识别：用于目标分割任务。画线标注要求标注员对每一个目标区域用鼠标绘制进行标注，如果绘制不准确还要用橡皮擦进行修改，是一件非常费力费时的工作，因此
本发明实施例采用了双击识别这一工具来加快标注员的工作，减轻标注员的负担。标注员
使用双击识别功能的时候，鼠标光标置于目标区域内双击鼠标左键后，图像处理算法自动
找出目标区域边缘，标注员根据自动识别结果判断是保留还是修改，还是删除后重新手动
绘制标注区域。

[0144] 如图10所示，箭头所指为一个肺结节，标注目标就是要把肺结节的边缘标注出来。本发明实施例设计了一个算法，只需要用户用鼠标双击目标区域，图像处理算法自动找出
目标区域边缘。其算法流程如下：

[0145] 步骤1，切割图像有效区域：图像边缘包含大量非身体区域，为了后面二值化阈值选取更准确，本发明实施例切割图像中间的一部分有效区域进行后续处理，将原图像上部
切除掉120行，左、右、下部都切除60行/列。切割结果如图11所示；

[0146] 步骤2，二值化：如图12所示，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，以便将目标区域从背景中分离出来，本发明实施例选取了大津算法(otsu's method)对灰度
图像进行二值化。

[0147] 步骤3，轮廓提取：如图13所示，图像二值化后白色像素形成了多个联通区域，我们将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来。

[0148] 步骤4，如图14所示，寻找包围所点击的点的轮廓：找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓，则缩小了候选区域范围。

[0149] 步骤5，选取剩下的轮廓中面积最小的一个作为结果：如图15所示，求候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果。多数情况下找到的轮廓即为我们
的目标区域。

[0150] 需要注意的是：当目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下以上流程就能顺利找到目标，但在一些特殊情况下上述算法不再有效：

[0151] 特殊情况一：如图16所示，部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连，此时，轮廓提取的时候就不能将目标区域独立提取出来。

[0152] 解决办法如下：如图17所示，本发明实施例使用一个3*3的结构元素对二值图像进行Open操作以去除小的粘连，然后再进行轮廓提取，即能提取出目标区域。

[0153] 特殊情况二：如图18所示，部分图像二值化后目标区域与非目标区域有比较严重的粘连，此时，使用3*3的结构元素对二值图像进行Open操作已经不能去除这样的粘连了。

[0154] 解决办法如下：本发明实施例加大形态学结构元素的尺寸为7*7，增加Open操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数，对二值图像重新进行Open操作，结果如图19所示，没有粘连
了，但是目标区域与原图比较有形变。

[0155] 此时本发明实施例利用上面的算法找到有形变的目标区域，然后填充目标区域，对填充后的图像进行反色，然后将反色图像与二值图像进行按位与操作得到一个Mask图
像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有形变的目标区域。这一系列
过程如图20所示。

[0156] 特殊情况三：部分图像二值化后目标区域与非目标区域有非常严重的粘连，此时，使用传统图像处理算法已经很难去除这样的粘连了，如图21所示。对于这种情况，本发明实
施例引入了辅助线这一工具，当出现这种情况的时候，用户利用鼠标画一条辅助线将目标
区域和非目标区域隔离开，然后使用“双击识别”或后面将介绍的“框选识别”就能将目标区
域检测出来。

[0157] 7、框选识别：双击识别对于图像中一些面积比较小，亮度比较低的区域识别效果不是太好，本发明实施例提出了框选识别这种方式，标注员使用框选识别的时候，用鼠标沿
着目标区域的外边缘画一个矩形框让目标区域正好包含在矩形框内，然后图像处理算法自
动找出目标区域边缘，标注员根据自动识别结果判断是保留还是修改，还是删除后重新手
动绘制标注区域。由于利用了更多的标注员提供的信息，框选识别比双击识别能更准确地
自动识别出目标区域，从而进一步加快标注员的标注工作。

[0158] 具体地，在实际使用中，有的目标区域面积很小或是亮度很暗，二值化后目标区域形变比较大甚至完全消失了。问题的原因是二值化时选择了一块比较大的区域来用otsu's 
method选取阈值，对于面积比较小或是亮度比较暗的区域，得到的阈值不能很好地将这类
区域从背景中分离出来。如图23中的一个冠脉标注目标区域，经过二值化后目标区域完全
消失了，无法提取。

[0159] 针对这类问题，本发明实施例提出了框选识别这种方式，标注员用鼠标画一个矩形框让目标区域正好包含在矩形框内，然后只对矩形框内的图像进行otsu's method选取
二值化阈值，得到的阈值就能很好地将这类区域从背景中分离出来。如图24所示，左图用矩
形框选取了目标区域，右图显示了提取出的目标区域，结果比较令人满意。

[0160] 8、辅助线：由于传统图像处理算法的局限和标注工具软件的要求，不可能对所有目标区域都做到全自动识别，尤其是对于一些识别比较困难的区域，可以多利用标注员的
专业知识，交互式地完成任务，以尽量提高标注员的工作效率为目标。辅助线就是这样一种
工具。例如，如图6所示的肺部CT图像，肺结节已经和外膜形成了粘连，用自动识别算法已经
无法检测出目标区域了。因此本发明实施例提出了辅助线这一措施，当出现这种情况的时
候，标注员利用鼠标画一条辅助线将目标区域和非目标区域隔离开，然后使用“双击识别”
或“框选识别”就能将目标区域检测出来。

[0161] 具体地，如图22所示，利用标注员的专业知识，在用图像处理技术比较难分辨的地方画一条线，目标区域就形成了一个封闭区域，然后再利用前面介绍的自动识别算法就能
找出目标区域。这一方法虽然稍微增加了用户操作，但比起整个目标区域都要标注员手工
绘制还是快了很多。

[0162] 从上面的描述可以看出，本发明提出了一种矩形标注、多边形标注、画线标注等基本标注手段与半自动标注结合来对医疗影像数据进行标注的方法，并提出了通过双击识
别、框选识别对目标区域进行半自动标注；本发明实施例还可以对已经绘制完成的区域进
行橡皮擦修改；此外，还提出了一种辅助线方法辅助自动分割目标区域和非目标区域。本发
明实施例通过对150张随机选取的图片进行了测试，半自动标注成功率97％。重新挑选了一
批对150张图片进行测试(其中包括很多比较难提取的图片)，成功率76％。该方法将大幅提
高医生的标注方便性。

[0163] 装置实施例一

[0164] 本发明实施例提供一种医疗影像标注装置，如图26所示，包括：存储器260、处理器262及存储在所述存储器260上并可在所述处理器262上运行的计算机程序，所述计算机程
序被所述处理器262执行时实现如下方法步骤：

[0165] 步骤2501，根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

[0166] 步骤2502，根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

[0167] 步骤2503，以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进行划线标
注；

[0168] 步骤2504，根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；

[0169] 步骤2504具体包括：1、围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆形光标，检测标注员的鼠标拖动坐标点轨迹，圆形光标随鼠标拖动坐标点轨迹移动，在移动过程中，如果标注的封
闭曲线上的某个点与圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径r，则移动封闭曲线上的这个点
使得其与圆心距离为圆形半径，从而修改封闭曲线上符合要求的点的位置，进行标注曲线
形状的修改；2、如果标注的封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个
点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，在修改标注曲线时形成平
滑连续的曲线；3、如果标注的封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成
两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的封闭曲线切割删除掉。

[0170] 步骤2505，根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注。

[0171] 步骤2505具体包括如下处理：

[0172] 步骤1，根据标注员输入的鼠标轨迹在目标区域和非目标区域之间标注辅助线，辅助线用于分割目标区域和非目标区域；

[0173] 步骤2，识别标注员在标注区域内的双击操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在标注区域内的双击操作并基于辅助线，根据图像处理算
法自动确定目标区域边缘并标注；

[0174] 步骤2具体包括如下处理：

[0175] 在目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个
联通区域，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中
包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小
的一个轮廓作为最终结果；

[0176] 在部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第一预定大小的结构元
素对二值图像进行打开操作去除粘连，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓
提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围
的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；

[0177] 在使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作已经不能去除粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第
一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作去除粘连，使用第二预定大小的结构元素
对二值图像重新进行打开操作，增加打开操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数，在多个联通
区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的
轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结
果；在目标区域与原图比较有形变时，确定有形变的目标区域，并填充该有形变的目标区
域，对填充后的图像进行反色，将反色图像与二值图像进行按位与操作得到一个面具Mask
图像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有形变的目标区域；

[0178] 在使用第二预定大小的结构元素对二值图像重新进行打开操作已经不能去除粘连时，使用辅助线分割目标区域和非目标区域，再进行图像中间有效区域的切割，选取一个
合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个联通区域，在多个联通
区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的
轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结
果。

[0179] 步骤3，识别标注员在框选标注区域的操作，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在框选标注区域的操作并基于辅助线，根据图像处理
算法自动确定框选的目标区域边缘并标注。

[0180] 步骤3具体包括如下处理：识别标注员在框选标注区域的操作，仅对框选的矩形框内的图像选取二值化阈值，根据得到的二值化阈值将目标区域从背景中分离出来并标注。

[0181] 装置实施例二

[0182] 本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传输的实现程序，所述程序被处理器262执行时实现如下方法步骤：

[0183] 步骤2501，根据标注员输入的鼠标坐标点确定标注矩形起点，对目标检测任务进行矩形标注；

[0184] 步骤2502，根据标注员沿目标区域的边缘输入的鼠标坐标点，自动连接成折线，形成封闭区域，对目标分割任务进行多边形标注；

[0185] 步骤2503，以标注员按下鼠标的起始坐标点为起点，沿目标区域的边缘划线，以标注员释放鼠标的释放坐标点为终点，并自动连接起点和终点，对目标分割任务进行划线标
注；

[0186] 步骤2504，根据标注员输入的鼠标坐标点轨迹对标注区域进行修改；

[0187] 步骤2504具体包括：1、围绕鼠标光标绘制一个半径为r的圆形光标，检测标注员的鼠标拖动坐标点轨迹，圆形光标随鼠标拖动坐标点轨迹移动，在移动过程中，如果标注的封
闭曲线上的某个点与圆形橡皮擦中点的距离小于圆形半径r，则移动封闭曲线上的这个点
使得其与圆心距离为圆形半径，从而修改封闭曲线上符合要求的点的位置，进行标注曲线
形状的修改；2、如果标注的封闭曲线上的某两个相邻点距离大于一个固定阈值，则在两个
点中间插入更多点使得两个相邻点之间距离始终小于固定阈值，在修改标注曲线时形成平
滑连续的曲线；3、如果标注的封闭曲线上的某两个点重合，则原来的一个封闭曲线就变成
两个相连的封闭曲线，以重合点为分割点将较短的封闭曲线切割删除掉。

[0188] 步骤2505，根据标注员的双击或者框选操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注。

[0189] 步骤2505具体包括如下处理：

[0190] 步骤1，根据标注员输入的鼠标轨迹在目标区域和非目标区域之间标注辅助线，辅助线用于分割目标区域和非目标区域；

[0191] 步骤2，识别标注员在标注区域内的双击操作，根据图像处理算法自动确定目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在标注区域内的双击操作并基于辅助线，根据图像处理算
法自动确定目标区域边缘并标注；

[0192] 步骤2具体包括如下处理：

[0193] 在目标区域亮度值比较高，与非目标区域没有粘连的情况下，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个
联通区域，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中
包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小
的一个轮廓作为最终结果；

[0194] 在部分图像二值化后目标区域与非目标区域有轻微粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第一预定大小的结构元
素对二值图像进行打开操作去除粘连，在多个联通区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓
提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围
的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结果；

[0195] 在使用第一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作已经不能去除粘连时，进行图像中间有效区域的切割，选取一个合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使用第
一预定大小的结构元素对二值图像进行打开操作去除粘连，使用第二预定大小的结构元素
对二值图像重新进行打开操作，增加打开操作中膨胀、腐蚀子操作的迭代次数，在多个联通
区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的
轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结
果；在目标区域与原图比较有形变时，确定有形变的目标区域，并填充该有形变的目标区
域，对填充后的图像进行反色，将反色图像与二值图像进行按位与操作得到一个面具Mask
图像，最后在Mask图像中找包含点击点的最小轮廓，即能得到没有形变的目标区域；

[0196] 在使用第二预定大小的结构元素对二值图像重新进行打开操作已经不能去除粘连时，使用辅助线分割目标区域和非目标区域，再进行图像中间有效区域的切割，选取一个
合适的阈值将灰度图像转化为二值图像，使得白色像素形成了多个联通区域，在多个联通
区域将白色区域和黑色区域交界的轮廓提取出来，找出所有轮廓中包含用户所点击的点的
轮廓作为候选轮廓；计算候选轮廓包围的面积，选取其中面积最小的一个轮廓作为最终结
果。

[0197] 步骤3，识别标注员在框选标注区域的操作，根据图像处理算法自动确定框选的目标区域边缘并标注；或者，识别标注员在框选标注区域的操作并基于辅助线，根据图像处理
算法自动确定框选的目标区域边缘并标注。

[0198] 步骤3具体包括如下处理：识别标注员在框选标注区域的操作，仅对框选的矩形框内的图像选取二值化阈值，根据得到的二值化阈值将目标区域从背景中分离出来并标注。

[0199] 综上所述，从上面的描述可以看出，本发明实施例提出了一种矩形标注、多边形标注、画线标注等基本标注手段与半自动标注结合来对医疗影像数据进行标注的方法，并提
出了通过双击识别、框选识别对目标区域进行半自动标注；本发明实施例还可以对已经绘
制完成的区域进行橡皮擦修改；此外，还提出了一种辅助线方法辅助自动分割目标区域和
非目标区域。本发明实施例通过对150张随机选取的图片进行了测试，半自动标注成功率
97％。重新挑选了一批对150张图片进行测试(其中包括很多比较难提取的图片)，成功率
76％。该方法将大幅提高医生的标注方便性。

[0200] 本实施例所述计算机可读存储介质包括但不限于为：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

[0201] 显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成
的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储
在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示
出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或
步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

[0202] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依
然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进
行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术
方案的范围。