一种医学图像病灶分割标注方法及系统与流程

[0001]
本发明涉及医学图像标注技术领域，尤其涉及一种医学图像病灶分割标注方法及系统。


背景技术：

[0002]
近几年来机器学习技术在医学领域得到了广泛的应用，尤其以深度学习为代表的机器学习技术在医疗影像领域被广泛关注。经过充分训练的深度学习算法模型在某些单一病种的分类识别性能上已经达到甚至超过人类普通门诊医生的水平。然而这还并没有完全发挥出深度学习技术的全部潜力。当前的深度学习技术包括分类、检测、分割等细分领域。分割算法可以做到像素级别的分类，不仅可以给出粗粒度的分类结果，同时还可以给出精确的量化结果，这对于医疗图像中评估病灶的恶化程度更有价值。人类医生只能给出主观上的严重程度评估，不会像算法一样客观精确。
[0003]
深度学习算法模型的高性能离不开大量经过精准标注的训练数据的支持，尤其是像素级分割数据的标注，传统的方法需要通过专业训练的医生在特定的孤立设备上进行标注，整个标注系统的流程比较耗时耗力。医学图像分割标注，需要对病灶的边沿进行精确的描绘。医学图像的病灶边沿又不同于常规自然图像，不同医生个体之间对于某些病灶的边沿会有不同的认知，甚至于病灶的存在与否都会有很大的差异。这样仅通过单个医生产生的分割标注数据会存在很大的噪声，准确性不高，对分割模型产生不利影响。


技术实现要素：

[0004]
本发明提供一种医学图像病灶分割标注方法及系统，解决现有技术中医学图像病灶分割通过单个医生的标注存在很大噪声，准确性不高的问题。
[0005]
在本发明实施的第一方面，提供了一种医学图像病灶分割标注方法，应用于服务器，包括：
[0006]
根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像，使标注者为所分配的医学图像进行病灶边沿分割标注和病灶类别标注；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；
[0007]
接收标注者上传的医学图像的标注结果，当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断接收到的该医学图像的所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求；
[0008]
当该医学图像的所有标注结果满足预先设定的一致性要求时，将该医学图像的所有标注结果进行存储，否则，将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者。
[0009]
优选的，所述判断该医学图像的所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求的步骤包括：
[0010]
根据病灶类别标注，判断每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别是否相同；
[0011]
当任一标注结果指示的医学图像包含的任一病灶类别与其他标注结果不相同时，确定所有标注结果不满足预先设定的一致性要求；
[0012]
当每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别均相同时，根据病灶边沿分割标注，确定每个标注结果指示的每类病灶区域范围，并根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，判断所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求。
[0013]
优选的，根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，判断所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求的步骤包括：
[0014]
根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，获取每类病灶在不同标注结果指示的区域范围之间形成的交集区域和并集区域，并获取每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比；其中，所述范围参数包括面积；
[0015]
判断每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比是否大于或等于该类病灶对应的阈值；其中每类病灶分别对应一个阈值；
[0016]
当任一类别病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比小于该类病灶对应的阈值时，确定所有标注结果不满足预先设定的一致性要求，否则，确定所有标注结果满足预先设定的一致性要求。
[0017]
优选的，将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者时，还包括：
[0018]
将每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比及每类病灶对应的阈值发送给每一位标注者，并将交集区域范围参数和并集区域范围参数之比小于阈值的病灶类别提示给每一位标注者。
[0019]
优选的，所述方法还包括：
[0020]
接收标注者反馈的阈值调整信息，并根据所述阈值调整信息调整每类病灶对应的阈值。
[0021]
优选的，将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者之后，还包括：
[0022]
接收标注者重新上传的医学图像的标注结果，或者接收标注者发送的提交专家仲裁请求；
[0023]
当接收到所述提交专家仲裁请求时，将该医学图像的所有标注结果提交给仲裁专家，使得所述仲裁专家根据该医学图像的所有标注结果确定正确的标注结果；
[0024]
当接收到所述仲裁专家上传的医学图像的标注结果时，将所述仲裁专家上传的标注结果进行存储。
[0025]
优选的，当接收到所述提交专家仲裁请求时，还包括：
[0026]
将已提交专家仲裁的医学图像从所有标注者账号中删除。
[0027]
优选的，根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像的步骤包括：
[0028]
根据所述标注申请中指示的标注数量，在未完成标注的医学图像数据中为标注者分配相应数量的医学图像。
[0029]
在本发明实施的第二方面，还提供了一种医学图像病灶分割标注系统，应用于服务器，包括：
[0030]
分配模块，用于根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像，使标注者为所分配的医学图像进行病灶分割后，为每个病灶标注病灶边沿和病灶类
别；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；
[0031]
判断模块，用于接收标注者上传的医学图像的标注结果，当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断所有标注者的标注结果是否满足预先设定的一致性要求；
[0032]
存储模块，用于当所有标注者的标注结果满足预先设定的一致性要求时，将所有标注者的标注结果进行存储，否则，将所有标注者的标注结果返回给每一位标注者。
[0033]
在本发明实施的第三方面，还提供了一种医学图像病灶分割标注方法，应用于电子设备，包括：
[0034]
接收到标注者输入的标注申请时，将所述标注申请发送给服务器，并接收所述服务器根据所述标注申请分配的医学图像；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；
[0035]
将标注者在医学图像上选中的一个或多个区域作为病灶区域；
[0036]
根据边沿分割算法或者标注者输入的描绘操作，对每个病灶区域分别进行病灶边沿分割标注，并接收标注者为每个病灶区域选择的病灶类别标注，获得医学图像的标注结果；
[0037]
接收标注者输入的提交请求后，将所述医学图像的标注结果上传到服务器，使服务器当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断所有标注者的标注结果是否满足预先设定的一致性要求，当所有标注者的标注结果满足预先设定的一致性要求时，将所有标注者的标注结果进行存储，否则，将所有标注者的标注结果返回给每一位标注者。
[0038]
优选的，根据边沿分割算法，对每个病灶区域分别进行病灶边沿分割标注的步骤包括：
[0039]
将预先存储的多种边沿分割算法进行展示，根据标注者为每个病灶区域选择的边沿分割算法，对每个病灶区域分别进行病灶边沿预分割标注；
[0040]
当接收到标注者对任一病灶区域的边沿拖动操作时，根据所述拖动操作对该病灶区域的病灶边沿预分割标注进行调整；
[0041]
当接收到标注者对任一病灶区域的边沿分割算法的参数调整操作时，根据调整后的参数及该病灶区域的边沿分割算法，对该病灶区域的病灶边沿预分割标注进行调整。
[0042]
优选的，根据标注者为每个病灶区域选择的边沿分割算法，对每个病灶区域分别进行病灶边沿预分割标注的步骤包括：
[0043]
当标注者为任一病灶区域选择多种边沿分割算法时，根据选择的多种边沿分割算法对该病灶区域分别进行病灶边沿预分割，获得多个病灶边沿预分割结果；
[0044]
根据标注者在所述多个病灶边沿预分割结果选择的结果，对该病灶区域进行病灶边沿预分割标注。
[0045]
优选的，所述方法还包括：
[0046]
接收服务器返回的医学图像的所有标注结果并展示；
[0047]
当接收到标注者对所提交的医学图像的标注结果的调整操作时，将标注者调整后的医学图像的标注结果上传到服务器；
[0048]
当接收到标注者输入的提交专家仲裁请求时，将所述提交专家仲裁请求上传到服务器。
[0049]
在本发明实施的第四方面，还提供了一种医学图像病灶分割标注系统，应用于电子设备，包括：
[0050]
第一收发模块，用于接收到标注者输入的标注申请时，将所述标注申请发送给服务器，并接收所述服务器根据所述标注申请分配的医学图像；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；
[0051]
病灶选择模块，用于将标注者在医学图像上选中的一个或多个区域作为病灶区域；
[0052]
病灶标注模块，用于根据边沿分割算法或者标注者输入的描绘操作，对每个病灶区域分别进行边沿分割标注，并接收标注者为每个病灶区域选择的病灶类别标注，获得医学图像的标注结果；
[0053]
第二收发模块，用于接收标注者输入的提交请求后，将所述医学图像的标注结果上传到服务器，使服务器当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断所有标注者的标注结果是否满足预先设定的一致性要求，当所有标注者的标注结果满足预先设定的一致性要求时，将所有标注者的标注结果进行存储，否则，将所有标注者的标注结果返回给每一位标注者。
[0054]
针对在先技术，本发明具备如下优点：
[0055]
本发明实施例中，首先根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像，使标注者为所分配的医学图像进行病灶边沿分割标注和病灶类别标注；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；然后接收标注者上传的医学图像的标注结果，当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断接收到的该医学图像的所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求；当该医学图像的所有标注结果满足预先设定的一致性要求时，将该医学图像的所有标注结果进行存储，否则，将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者。从而通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。
[0056]
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
[0057]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0058]
图1为本发明实施例提供的应用于服务器的医学图像病灶分割标注方法的流程示意图；
[0059]
图2为本发明实施例提供的医学图像病灶分割标注示意图；
[0060]
图3为本发明实施例提供的应用于服务器的医学图像病灶分割标注方法的另一流程示意图；
[0061]
图4为本发明实施例提供的应用于服务器的医学图像病灶分割标注系统的示意框图；
[0062]
图5为本发明实施例提供的服务器的示意框图。
[0063]
图6为本发明实施例提供的应用于电子设备的医学图像病灶分割标注方法的流程示意图；
[0064]
图7为本发明实施例提供的应用于电子设备的医学图像病灶分割标注系统的示意框图；
[0065]
图8为本发明实施例提供的电子设备的示意框图。
具体实施方式
[0066]
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解的是，还可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0067]
图1是本发明实施例提供的医学图像病灶分割标注方法的流程示意图，参见图1所示，该医学图像病灶分割标注方法，应用于服务器，包括：
[0068]
步骤101：根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像，使标注者为所分配的医学图像进行病灶边沿分割标注和病灶类别标注；其中一张医学图像至少分配给两位标注者。
[0069]
这里，标注者可在任意联网的电子设备上通过自己的注册账号提交标注申请，服务器接收到标注申请后根据标注申请为标注者分配医学图像。
[0070]
具体的，根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像的步骤可包括：
[0071]
根据所述标注申请中指示的标注数量，在未完成标注的医学图像数据中为标注者分配相应数量的医学图像。
[0072]
此时，标注者可以根据自己的时间安排，在提交标注申请时设定标注医学图像的数量，系统后台根据剩余标注任务完成情况，自动在未完成标注的医学图像数据中为标注者分配相应数量的医学图像。
[0073]
其中，一张医学图像至少分配给两位标注者，以通过多人标注保证准确性。具体应用时，服务器还可接收系统管理员对每一批次标注任务设置的一张图像的共同标注人数，系统管理员可根据任务的需求灵活设置，一般2-3人最佳。
[0074]
本发明实施例中，标注者接收到分配的医学图像后，可首先在医学图像上选中认为的病灶大概区域，然后根据边沿分割算法或者标注者输入的描绘操作，对标注者选中的每个病灶区域分别进行病灶边沿分割标注，并为每个病灶区域选择病灶类别标注，其中病灶类别标注可通过标签的形式实现，然后将医学图像的标注结果提交给服务器进行差异性分析。具体可参见下文电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法实施例的介绍，例如进一步的标注者可以选择系统集成的任意边沿分割算法来对选中的病灶区域进行病灶边沿预分割标注，然后通过拖动操作或者调整预分割算法内部的参数来对预分割标注进行微调，得到最终的病灶边沿标注结果。下文电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法的实施方式均可应用到本发明实施例中，在此不做赘述。
[0075]
步骤102：接收标注者上传的医学图像的标注结果，当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断接收到的该医学图像的所有标注结果
是否满足预先设定的一致性要求。
[0076]
这里，标注者将医学图像内所有病灶边沿标注完成，并给每个病灶选择相应的病灶类别标签后，将医学图像的标注结果上传到服务器，当服务器接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的标注结果时，自动进行差异性分析，即判断所有标注结果是否满足一致性要求，以进行多人标注的交叉验证。
[0077]
步骤103：当该医学图像的所有标注结果满足预先设定的一致性要求时，将该医学图像的所有标注结果进行存储，否则，将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者。
[0078]
这里，当医学图像的所有标注结果满足一致性要求时，才将医学图像的所有标注结果进行存储，从而通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了标注结果的准确性和一致性。此时所有标注者的标注结果具有较高的一致性，任何一位标注者的标注结果都可以加入到模型训练集，也可以将所有标注者的标注结果都加入训练集，作为一种数据扩增的手段。
[0079]
当医学图像的所有标注结果不满足一致性要求时，服务器会将医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者，以供标注者参考分析。此时服务器实时动态反馈差异性分析结果，使标注者可以及时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。
[0080]
其中，标注结果的存储方式如可为将医学图像的所有标注结果存储到数据库，但不限于此。
[0081]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注方法，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过实时动态反馈差异性分析结果，使标注者可以及时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。
[0082]
优选的，上述步骤102中，所述判断该医学图像的所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求的步骤包括：
[0083]
步骤1021：根据病灶类别标注，判断每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别是否相同。
[0084]
这里，首先根据病灶类别标注，病灶类别标注可通过标签的形式实现，判断每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别是否相同，以确保每位标注者对医学图像存在的病灶类别达成共识。
[0085]
步骤1022：当任一标注结果指示的医学图像包含的任一病灶类别与其他标注结果不相同时，确定所有标注结果不满足预先设定的一致性要求。
[0086]
这里，当任一位标注者标注结果指示的任一病灶类别与其他标注结果不相同时，确定不满足一致性要求，将医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者，供标注者进行差异性分析，评估自我标注结果。
[0087]
例如，当一张医学图像有甲乙丙三位标注者时，甲和乙的标注结果有a、b、c三类病灶，丙的标注结果只有a、b两类病灶，此时服务器会将甲乙丙三位标注者的分割标注结果都返回到每一位标注者终端上，供标注者进行参考分析，评估自我标注结果。
[0088]
步骤1023：当每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别均相同时，根据病灶边沿分割标注，确定每个标注结果指示的每类病灶区域范围，并根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，判断所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求。
[0089]
这里，当每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别均相同时，即每位标注者对医学图像存在的病灶类别达成共识时，继续对标注结果的病灶区域范围进行差异性分析。首先根据病灶边沿分割标注，确定每个标注结果指示的每类病灶区域范围，然后根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，判断所有标注结果是否满足一致性要求。
[0090]
优选的，上述步骤1023中，根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，判断所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求的步骤包括：
[0091]
步骤10231：根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，获取每类病灶在不同标注结果指示的区域范围之间形成的交集区域和并集区域，并获取每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比；其中，所述范围参数包括面积。
[0092]
这里，首先获取每类病灶在不同标注结果指示的区域范围之间形成的交集区域和并集区域，然后获取交集区域范围参数和并集区域范围参数之比，即对每类病灶进行iou(intersection over union，交并比)计算分析。为便于描述，下文将病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比记为病灶的iou。其中，本发明实施例中采用的范围参数可包括面积，但不限于此。
[0093]
步骤10232：判断每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比是否大于或等于该类病灶对应的阈值；其中每类病灶分别对应一个阈值。
[0094]
这里，比较每类病灶的iou与该类病灶对应的阈值，若某类病灶的iou大于或等于其对应的阈值，则该类病灶符合一致性要求，否则该类病灶不符合一致性要求，重复步骤10232判断其他类别病灶的iou，直至所有类别病灶判断完毕。
[0095]
其中，可预先设置每类病灶分别对应的阈值，每类病灶可设置不同的阈值。
[0096]
步骤10233：当任一类别病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比小于该类病灶对应的阈值时，确定所有标注结果不满足预先设定的一致性要求，否则，确定所有标注结果满足预先设定的一致性要求。
[0097]
这里，若某一个类别病灶的iou小于其对应的阈值，则该张医学图像的所有标注结果不满足范围一致性要求，服务器返回所有人的标注结果至每一位标注者的终端上，供标注者进行差异性分析。
[0098]
若所有类别病灶的iou均大于或等于其对应的阈值，则该张医学图像的所有标注结果满足一致性要求，服务器可将所有标注者的标注结果录入终端数据库。此时所有标注者的标注结果具有较高的一致性，任一位标注者的标注结果都可以加入模型训练集，也可以将所有标注者的标注结果都加入训练集，作为一种数据扩增的手段。
[0099]
下面仍以一张医学图像有甲乙丙三位标注者为例，对本发明实施例的一致性判断过程举例说明如下。
[0100]
如图2所示，假设a、b、c分别代表甲乙丙三位标注者对一张医学图像上的x类病灶分割标注的区域范围，且采用的范围参数为面积。
[0101]
首先根据每个标注结果指示的x类病灶区域范围a、b、c，获取x类病灶在不同标注结果指示的区域范围之间形成的交集区域和并集区域，这里，获取到x类病灶在a、b、c之间形成的交集区域记为i，并集区域记为u。并集区域u在图中未示出，并集区域u为图中阴影区域之和。图中ab+i表示甲乙二人标注重叠区域，ac+i表示甲丙二人标注重叠区域，bc+i表示乙丙二人标注重叠区域。
[0102]
然后获取x类病灶的iou，即交集区域面积与并集区域面积之比。这里，假定s
a
、s
b
、s
c
分别表示甲乙丙三人标注的病灶区域范围a、b、c的面积，s
i
表示交集区域，即三人标注重叠区域面积，s
ab+i
表示表示甲乙二人标注重叠区域面积，s
ac+i
表示甲丙二人标注重叠区域面积，s
bc+i
表示乙丙二人标注重叠区域面积。首先通过如下公式获取三人标注结果的并集区域面积s
u
：
[0103]
s
u
＝s
a
+s
b
+s
c-s
ab+i-s
ac+u-s
bc+u-2*s
i
。
[0104]
然后通过如下公式获取三人标注结果交并比iou：
[0105]
iou＝s
i
/s
u
。
[0106]
获取到x类病灶的iou之后，比较x类病灶的iou与该类病灶对应的阈值，若大于或等于阈值，则该类病灶符合要求，重复上述步骤计算其他类别的iou，直至所有类别病灶均判断完毕。若所有类别病灶均符合要求，则该张医学图像三人的标注结果满足一致性要求，服务器将所有标注者结果录入数据库，否则该张医学图像三人的标注结果不满足一致性要求，服务器将所有标注者结果返回至每一位标注者的终端上，供标注者参考分析。
[0107]
本发明实施例的方法，通过对所有标注者每一类病灶进行iou分析，保证了标注结果的准确性和一致性。
[0108]
优选的，上述步骤103将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者时，还包括：
[0109]
步骤104：将每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比及每类病灶对应的阈值发送给每一位标注者，并将交集区域范围参数和并集区域范围参数之比小于阈值的病灶类别提示给每一位标注者。
[0110]
此时，当医学图像的所有标注结果不满足一致性要求时，向每一位标注者返回所有人的标注结果的同时，给出所有类别病灶根据标注结果计算的实际iou与预先设置的阈值，并提示哪些类别的病灶不满足一致性要求，供标注者参考分析。
[0111]
优选的，所述方法还包括：
[0112]
步骤105：接收标注者反馈的阈值调整信息，并根据所述阈值调整信息调整每类病灶对应的阈值。
[0113]
这里，iou阈值设置的越高，病灶分割标注结果的一致性越高，相应的标注的难度也越大，标注效率越低。本步骤还支持标注过程中根据标注者反馈的阈值调整信息，动态调整每类病灶的iou阈值，以保证标注结果准确性和标注效率的动态权衡，灵活多变。
[0114]
优选的，上述步骤103将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者之后，还可以包括：
[0115]
步骤106：接收标注者重新上传的医学图像的标注结果，或者接收标注者发送的提交专家仲裁请求。
[0116]
这里，一张医学图像的所有标注者完成独立标注后，服务器自动分析并返回一致性不符合要求的结果至所有标注者终端，标注者根据其他标注者的标注结果和后台返回的差异性分析结果对图像进行再次判断。
[0117]
若同意其他标注者的结果，可调整自己的标注结果并重新上传，服务器继续进行后台差异处理，分析所有结果一致性，若符合要求将所有标注者结果录入数据库，若不符合继续将结果返回每一位标注者。此时，服务器实时动态反馈每一次修改后的差异性分析结
果，使标注者可以实时调整标注策略，方便了标注者的操作，提高了标注效率。
[0118]
若不同意其他任一标注者的意见，则可将该张医学图像提交给专家仲裁。其中，仲裁专家通常由业界经验丰富的专家担任。此时，通过专门的专家仲裁来处理有争议的标注结果，保证了最终录入数据库的标注结果均为高精准的数据。
[0119]
步骤107：当接收到所述提交专家仲裁请求时，将该医学图像的所有标注结果提交给仲裁专家，使得所述仲裁专家根据该医学图像的所有标注结果确定正确的标注结果。
[0120]
本步骤中，还可同时将每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比及每类病灶对应的阈值发送给仲裁专家，并将交集区域范围参数和并集区域范围参数之比小于阈值的病灶类别提示给仲裁专家。
[0121]
此时，仲裁专家会看到所有标注者结果以及系统对于每一类病灶的iou差异性分析结果，仲裁专家可选择一位与自己认为的正确结果最接近的标注者的标注结果，在此基础上进行病灶边沿微调，或者重新进行病灶分割标注，并将正确的标注结果上传到服务器。
[0122]
其中，仲裁专家对病灶边沿微调，或者重新进行病灶分割标注的方式，可参照下文电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法实施例的介绍，例如标注者可以选择系统集成的任意边沿分割算法来对选中的病灶区域进行病灶边沿预分割标注，然后通过拖动操作或者调整预分割算法内部的参数来对预分割标注进行微调，得到最终的病灶边沿标注结果。下文电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法的实施方式均可应用到本发明实施例中，在此不做赘述。
[0123]
步骤108：当接收到所述仲裁专家上传的医学图像的标注结果时，将所述仲裁专家上传的标注结果进行存储。
[0124]
这里，将仲裁专家上传的标注结果作为最终正确结果进行存储，如录入数据库，通过专门的专家仲裁来处理有争议的标注结果，保证了最终录入数据库的标注结果均为高精准的数据。
[0125]
优选的，上述步骤107当接收到所述提交专家仲裁请求时，还包括：
[0126]
步骤109：将已提交专家仲裁的医学图像从所有标注者账号中删除。
[0127]
此时，当某医学图像提交到专家仲裁后，其他标注者也不会再看到此张图像，避免不必要的重复劳动，并节省空间。
[0128]
下面对本发明实施例的医学图像病灶分割标注方法的一具体应用流程举例说明如下。
[0129]
如图3所示，本发明实施例的医学图像病灶分割标注方法包括：
[0130]
s1任务申请：标注者根据请求提交包括标注数量的申请请求，服务器根据申请请求为标注者分配相应数量的医学图像。
[0131]
s2病灶标注：标注者在所分配的医学图像中进行病灶边沿分割标注和病灶类别标注，提交标注结果。
[0132]
具体标注方式可参见下文电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法实施例的介绍，其中下文电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法的实施方式均可应用到本发明实施例中。
[0133]
s3类别分析：服务器接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的标注结果，判断每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别是否相同，若是，则进入s4 iou分
析，否则进入s5差异处理。
[0134]
s4 iou分析：服务器获取每类病灶在不同标注结果指示的区域范围之间形成的交集区域和并集区域面积之比iou，并比较每类病灶iou是否大于或等于该类病灶对应的阈值，若某类病灶iou小于对应的阈值，则进入s5差异处理，若所有病灶iou均大于或等于对应的阈值，则进入s7数据存储。
[0135]
s5差异处理：将所有标注结果、每类病灶iou及其对应的阈值返回至每一位标注者，若标注者同意其他标注者结果，则进入s51，否则进入s52。
[0136]
s51修改：修改自己的标注结果后提交到服务器，之后返回s3类别分析。
[0137]
s52提交仲裁：标注者提交专家仲裁请求，服务器将医学图像的所有标注结果提交给仲裁专家，之后进入s6专家仲裁。
[0138]
s6专家仲裁：仲裁专家综合所有标注结果，给出最终结果，之后进入s7数据存储。
[0139]
s7数据存储：将所有标注结果或者仲裁专家结果录入数据库。
[0140]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注方法，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过服务器端和客户端实现了多人实时在线交叉标注，标注者可以在任何方便的时间地点通过联网电子设备进行标注。且服务器可以实时动态反馈每一次提交后的差异性分析结果，使标注者可以实时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。同时设计了专门的专家仲裁来处理有争议的标注结果，保证最终录入数据库的标注结果均为高精准的数据。
[0141]
参见图4所示，本发明的实施例还提供了一种医学图像病灶分割标注系统400，应用于服务器，包括：
[0142]
分配模块401，用于根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像，使标注者为所分配的医学图像进行病灶分割后，为每个病灶标注病灶边沿和病灶类别；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；
[0143]
判断模块402，用于接收标注者上传的医学图像的标注结果，当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断所有标注者的标注结果是否满足预先设定的一致性要求；
[0144]
存储模块403，用于当所有标注者的标注结果满足预先设定的一致性要求时，将所有标注者的标注结果进行存储，否则，将所有标注者的标注结果返回给每一位标注者。
[0145]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注系统400，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过实时动态反馈差异性分析结果，使标注者可以及时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。
[0146]
优选的，所述判断模块402包括：
[0147]
第一判断子模块，用于根据病灶类别标注，判断每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别是否相同；
[0148]
第一确定子模块，用于当任一标注结果指示的医学图像包含的任一病灶类别与其他标注结果不相同时，确定所有标注结果不满足预先设定的一致性要求；
[0149]
第二判断子模块，用于当每个标注结果指示的医学图像包含的所有病灶类别均相
同时，根据病灶边沿分割标注，确定每个标注结果指示的每类病灶区域范围，并根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，判断所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求。
[0150]
优选的，所述第二判断子模块包括：
[0151]
第一获取单元，用于根据每个标注结果指示的每类病灶区域范围，获取每类病灶在不同标注结果指示的区域范围之间形成的交集区域和并集区域，并获取每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比；其中，所述范围参数包括面积；
[0152]
第一判断单元，用于判断每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比是否大于或等于该类病灶对应的阈值；其中每类病灶分别对应一个阈值；
[0153]
第一确定单元，用于当任一类别病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比小于该类病灶对应的阈值时，确定所有标注结果不满足预先设定的一致性要求，否则，确定所有标注结果满足预先设定的一致性要求。
[0154]
优选的，还包括：
[0155]
发送模块，用于将每类病灶的交集区域范围参数和并集区域范围参数之比及每类病灶对应的阈值发送给每一位标注者，并将交集区域范围参数和并集区域范围参数之比小于阈值的病灶类别提示给每一位标注者。
[0156]
优选的，还包括：
[0157]
阈值调整模块，用于接收标注者反馈的阈值调整信息，并根据所述阈值调整信息调整每类病灶对应的阈值。
[0158]
优选的，还包括：
[0159]
第一接收模块，用于接收标注者重新上传的医学图像的标注结果，或者接收标注者发送的提交专家仲裁请求；
[0160]
仲裁提交模块，用于当接收到所述提交专家仲裁请求时，将该医学图像的所有标注结果提交给仲裁专家，使得所述仲裁专家根据该医学图像的所有标注结果确定正确的标注结果；
[0161]
第一上传模块，用于当接收到所述仲裁专家上传的医学图像的标注结果时，将所述仲裁专家上传的标注结果进行存储。
[0162]
优选的，还包括：
[0163]
删除模块，用于将已提交专家仲裁的医学图像从所有标注者账号中删除。
[0164]
优选的，所述分配模块401包括：
[0165]
分配子模块，用于根据所述标注申请中指示的标注数量，在未完成标注的医学图像数据中为标注者分配相应数量的医学图像。
[0166]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注系统400，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过服务器端和客户端实现了多人实时在线交叉标注，标注者可以在任何方便的时间地点通过联网电子设备进行标注。且服务器可以实时动态反馈每一次提交后的差异性分析结果，使标注者可以实时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。同时设计了专门的专家仲裁来处理有争议的标注结果，保证最终录入数据库的标注结果均为高精准的数据。
[0167]
对于上述系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，相关之处参见方法实
施例的部分说明即可。
[0168]
本发明实施例还提供了一种服务器。如图5所示，包括处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线504，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。
[0169]
存储器503，用于存放计算机程序。
[0170]
处理器501用于执行存储器503上所存放的程序时，实现如下步骤：
[0171]
根据拥有注册账号的标注者发送的标注申请，为标注者分配医学图像，使标注者为所分配的医学图像进行病灶边沿分割标注和病灶类别标注；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；
[0172]
接收标注者上传的医学图像的标注结果，当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断接收到的该医学图像的所有标注结果是否满足预先设定的一致性要求；
[0173]
当该医学图像的所有标注结果满足预先设定的一致性要求时，将该医学图像的所有标注结果进行存储，否则，将该医学图像的所有标注结果返回给每一位标注者。
[0174]
上述服务器提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0175]
通信接口用于上述服务器与其他设备之间的通信。
[0176]
存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
[0177]
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0178]
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所述的应用于服务器侧的医学图像病灶分割标注方法。
[0179]
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所述的应用于服务器侧的医学图像病灶分割标注方法。
[0180]
参见图6所示，本发明的实施例还提供了一种医学图像病灶分割标注方法，应用于电子设备，包括：
[0181]
步骤601：接收到标注者输入的标注申请时，将所述标注申请发送给服务器，并接收所述服务器根据所述标注申请分配的医学图像；其中一张医学图像至少分配给两位标注者。
[0182]
这里，标注者可在任意联网的电子设备上通过自己的注册账号提交标注申请，服
务器接收到标注申请后根据标注申请为标注者分配医学图像。
[0183]
具体的，标注者发送的标注申请中包括标注数量。服务器根据标注申请中指示的标注数量，在未完成标注的医学图像数据中为标注者分配相应数量的医学图像。
[0184]
此时，标注者可以根据自己的时间安排，在提交标注申请时设定标注医学图像的数量，系统后台根据剩余标注任务完成情况，自动在未完成标注的医学图像数据中为标注者分配相应数量的医学图像。
[0185]
其中，一张医学图像至少分配给两位标注者，以通过多人标注保证准确性。具体应用时，系统管理员可对每一批次标注任务设置的一张图像的共同标注人数，系统管理员可根据任务的需求灵活设置，一般2-3人最佳。
[0186]
步骤602：将标注者在医学图像上选中的一个或多个区域作为病灶区域。
[0187]
这里，标注者在任意联网的电子设备上选中认为的病灶大概区域，可以是矩形框，任意多边形区域，或者是画笔描绘的任意形状的区域。
[0188]
步骤603：根据边沿分割算法或者标注者输入的描绘操作，对每个病灶区域分别进行病灶边沿分割标注，并接收标注者为每个病灶区域选择的病灶类别标注，获得医学图像的标注结果。
[0189]
这里，标注者可利用边沿分割算法对选中区域进行病灶边沿分割标注，或者标注者对分割算法得到的分割结果不满意时，可手动输入描绘操作进行病灶边沿分割标注，同时标注者为每个病灶区域选择病灶类别标注。其中病灶类别标注可通过标签方式标注，但不限于此。
[0190]
步骤604：接收标注者输入的提交请求后，将所述医学图像的标注结果上传到服务器，使服务器当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断所有标注者的标注结果是否满足预先设定的一致性要求，当所有标注者的标注结果满足预先设定的一致性要求时，将所有标注者的标注结果进行存储，否则，将所有标注者的标注结果返回给每一位标注者。
[0191]
这里，标注者将医学图像的标注结果上传到服务器之后，当服务器接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的标注结果时，自动分析所有标注结果是否满足一致性要求，以进行多人标注的交叉验证。只有当医学图像的所有标注结果满足一致性要求时，才将医学图像的所有标注结果进行存储，从而通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了标注结果的准确性和一致性。
[0192]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注方法，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过服务器端和客户端实现了多人实时在线交叉标注，标注者可以在任何方便的时间地点通过联网电子设备进行标注，提高了便利性。且通过实时动态反馈差异性分析结果，使标注者可以及时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。
[0193]
优选的，上述步骤603中，根据边沿分割算法，对每个病灶区域分别进行病灶边沿分割标注的步骤包括：
[0194]
步骤6031：将预先存储的多种边沿分割算法进行展示，根据标注者为每个病灶区域选择的边沿分割算法，对每个病灶区域分别进行病灶边沿预分割标注。
[0195]
这里，可以预先在系统内集成所有基础的边沿分割算法，比如canny算法、区域生
长算法、分水岭算法、阈值分割算法、图分割算法、神经网络分割算法等。还可预留接口支持未来新的图像分割算法。
[0196]
本步骤中，标注者可以选择系统集成的任意边沿分割算法来对选中的病灶区域进行病灶边沿预分割标注。此时，标注者可以根据不同区域不同类别病灶选择相应的分割算法及参数形成初步的预分割标注，极大地提高了分割标注效率。
[0197]
当然，如果标注者对通过边沿分割算法得到的预分割标注结果不满意，也可以手动描绘出病灶边沿，系统可根据标注者的描绘操作，对每个病灶进行病灶边沿预分割标注。
[0198]
优选的，上述步骤6031中，根据标注者为每个病灶区域选择的边沿分割算法，对每个病灶区域分别进行病灶边沿预分割标注的步骤包括：
[0199]
当标注者为任一病灶区域选择多种边沿分割算法时，根据选择的多种边沿分割算法对该病灶区域分别进行病灶边沿预分割，获得多个病灶边沿预分割结果；根据标注者在所述多个病灶边沿预分割结果选择的结果，对该病灶区域进行病灶边沿预分割标注。
[0200]
此时，标注者可以选择不同的边沿预分割算法对比查看效果，然后选择最能拟合自己认为的病灶边沿预分割结果，对选定区域的病灶进行预分割标注，从而保证了标注者能够选到最满意的结果，提高了精准度。
[0201]
步骤6032：当接收到标注者对任一病灶区域的边沿拖动操作时，根据所述拖动操作对该病灶区域的病灶边沿预分割标注进行调整。
[0202]
这里，标注者可以根据预分割标注的粗略病灶边界，拖动调整至任意自己认为的最佳拟合病灶边沿的形状。
[0203]
步骤6033：当接收到标注者对任一病灶区域的边沿分割算法的参数调整操作时，根据调整后的参数及该病灶区域的边沿分割算法，对该病灶区域的病灶边沿预分割标注进行调整。
[0204]
这里，本发明实施例的方法同时支持标注者根据不同的预分割算法内部的参数调整来达到最佳分割效果。边沿分割算法的参数如可包括阈值分割算法的阈值参数、分水岭算法markers参数、区域生长算法的初始种子参数选择等，但不限于此。
[0205]
此时，标注者可以通过拖动操作，或者调整边沿分割算法的参数对病灶边沿预分割标注结果进行微调，实现方式具有多样性，提高了标注者操作的便利性，且能够充分保证标注的准确性，并提高标注效率。
[0206]
优选的，所述方法还包括：
[0207]
步骤605：接收服务器返回的医学图像的所有标注结果并展示；
[0208]
步骤606：当接收到标注者对所提交的医学图像的标注结果的调整操作时，将标注者调整后的医学图像的标注结果上传到服务器；
[0209]
步骤607：当接收到标注者输入的提交专家仲裁请求时，将所述提交专家仲裁请求上传到服务器。
[0210]
此时，一张医学图像的所有标注者完成独立标注后，服务器自动分析并返回一致性不符合要求的结果至所有标注者终端，标注者根据其他标注者的标注结果和后台返回的差异性分析结果对图像进行再次判断。
[0211]
若同意其他标注者的结果，可调整自己的标注结果并重新上传，服务器继续进行后台差异处理，分析所有结果一致性，若符合要求将所有标注者结果录入数据库，若不符合
继续将结果返回每一位标注者。此时，服务器实时动态反馈每一次修改后的差异性分析结果，使标注者可以实时调整标注策略，方便了标注者的操作，提高了标注效率。
[0212]
若不同意其他任一标注者的意见，则可将该张医学图像提交给专家仲裁。其中，仲裁专家通常由业界经验丰富的专家担任。此时，通过专门的专家仲裁来处理有争议的标注结果，保证了最终录入数据库的标注结果均为高精准的数据。
[0213]
具体的，仲裁专家接收到医学图像的标注结果后，可选择一位与自己认为的正确结果最接近的标注者的标注结果，在此基础上进行病灶边界微调，或者重新进行病灶分割标注，并将正确的标注结果上传到服务器。
[0214]
其中，仲裁专家对标注结果进行病灶边界微调或者重新进行病灶分割标注的方式可参照前述相关描述，在此不做赘述。
[0215]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注方法，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过服务器端和客户端实现了多人实时在线交叉标注，标注者可以在任何方便的时间地点通过联网电子设备进行标注。且服务器可以实时动态反馈每一次提交后的差异性分析结果，使标注者可以实时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。同时设计了专门的专家仲裁来处理有争议的标注结果，保证最终录入数据库的标注结果均为高精准的数据。
[0216]
参见图7所示，本发明的实施例还提供了一种医学图像病灶分割标注系统700，应用于电子设备，包括：
[0217]
第一收发模块701，用于接收到标注者输入的标注申请时，将所述标注申请发送给服务器，并接收所述服务器根据所述标注申请分配的医学图像；
[0218]
病灶选择模块702，用于将标注者在医学图像上选中的一个或多个区域作为病灶区域；
[0219]
病灶标注模块703，用于根据边沿分割算法或者标注者输入的描绘操作，对每个病灶区域分别进行边沿分割标注，并接收标注者为每个病灶区域选择的病灶类别标注，获得医学图像的标注结果；
[0220]
第二收发模块704，用于接收标注者输入的提交请求后，将所述医学图像的标注结果上传到服务器。
[0221]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注系统700，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过服务器端和客户端实现了多人实时在线交叉标注，标注者可以在任何方便的时间地点通过联网电子设备进行标注，提高了便利性。且通过实时动态反馈差异性分析结果，使标注者可以及时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。
[0222]
优选的，病灶标注模块703包括：
[0223]
预分割标注子模块，用于将预先存储的多种边沿分割算法进行展示，根据标注者为每个病灶区域选择的边沿分割算法，对每个病灶区域分别进行病灶边沿预分割标注；
[0224]
拖动调整子模块，用于当接收到标注者对任一病灶区域的边沿拖动操作时，根据所述拖动操作对该病灶区域的病灶边沿预分割标注进行调整；
[0225]
参照调整子模块，用于当接收到标注者对任一病灶区域的边沿分割算法的参数调
整操作时，根据调整后的参数及该病灶区域的边沿分割算法，对该病灶区域的病灶边沿预分割标注进行调整。
[0226]
优选的，预分割标注子模块包括：
[0227]
预分割单元，用于当标注者为任一病灶区域选择多种边沿分割算法时，根据选择的多种边沿分割算法对该病灶区域分别进行病灶边沿预分割，获得多个病灶边沿预分割结果；
[0228]
标注单元，用于根据标注者在所述多个病灶边沿预分割结果选择的结果，对该病灶区域进行病灶边沿预分割标注。
[0229]
优选的，所述系统还包括：
[0230]
展示模块，用于接收服务器返回的医学图像的所有标注结果并展示；
[0231]
第二上传模块，用于当接收到标注者对所提交的医学图像的标注结果的调整操作时，将标注者调整后的医学图像的标注结果上传到服务器；
[0232]
第三上传模块，用于当接收到标注者输入的提交专家仲裁请求时，将所述提交专家仲裁请求上传到服务器。
[0233]
本发明实施例的医学图像病灶分割标注系统700，通过对多人分割标注结果交叉验证，保证了医学图像病灶分割标注结果的准确性和一致性，避免了单个医生标注产生的数据噪声。且通过服务器端和客户端实现了多人实时在线交叉标注，标注者可以在任何方便的时间地点通过联网电子设备进行标注。且服务器可以实时动态反馈每一次提交后的差异性分析结果，使标注者可以实时修改标注结果，增加了标注过程的交互性，提高了标注效率。同时设计了专门的专家仲裁来处理有争议的标注结果，保证最终录入数据库的标注结果均为高精准的数据。
[0234]
对于上述系统实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0235]
本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以是移动终端。如图8所示，包括处理器801、通信接口802、存储器803和通信总线804，其中，处理器801，通信接口802，存储器803通过通信总线804完成相互间的通信。
[0236]
存储器803，用于存放计算机程序。
[0237]
处理器801用于执行存储器803上所存放的程序时，实现如下步骤：
[0238]
接收到标注者输入的标注申请时，将所述标注申请发送给服务器，并接收所述服务器根据所述标注申请分配的医学图像；其中一张医学图像至少分配给两位标注者；
[0239]
将标注者在医学图像上选中的一个或多个区域作为病灶区域；
[0240]
根据边沿分割算法或者标注者输入的描绘操作，对每个病灶区域分别进行病灶边沿分割标注，并接收标注者为每个病灶区域选择的病灶类别标注，获得医学图像的标注结果；
[0241]
接收标注者输入的提交请求后，将所述医学图像的标注结果上传到服务器，使服务器当接收到为一张医学图像分配的所有标注者上传的该医学图像的标注结果时，判断所有标注者的标注结果是否满足预先设定的一致性要求，当所有标注者的标注结果满足预先设定的一致性要求时，将所有标注者的标注结果进行存储，否则，将所有标注者的标注结果返回给每一位标注者。
[0242]
上述电子设备提到的通信总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0243]
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
[0244]
存储器可以包括随机存取存储器(random access memory，简称ram)，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
[0245]
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现场可编程门阵列(field－programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
[0246]
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所述的电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法。
[0247]
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中所述的电子设备侧的医学图像病灶分割标注方法。
[0248]
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solid state disk(ssd))等。
[0249]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0250]
本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部
分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0251]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，包含在本发明的保护范围内。