系統(tǒng)配置說明

1、系統(tǒng)配置說明 人工智能科研平臺，是一款專門用于開展醫(yī)療人工智能科研工作的系統(tǒng)，系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)管理，數(shù)據(jù)標(biāo)注，深度學(xué)習(xí)，影像組學(xué)和多中心模塊，并配備有專門的科研服務(wù)團(tuán)隊(duì)，能夠?yàn)殚_展醫(yī)療人工智能科研提供全套工具和服務(wù)，提升科研效率和成果。 1. 用戶管理系統(tǒng) 編號No. 服務(wù)內(nèi)容 描述 1.1 不同身份權(quán)限 支持管理員、研究員、標(biāo)記員三種身份登錄，分別對應(yīng)不同權(quán)限 1.2 課題組管理 支持管理員和研究員對課題組進(jìn)行創(chuàng)建和人員管理 1.3 系統(tǒng)登錄控制 系統(tǒng)支持單點(diǎn)登錄，對用戶數(shù)據(jù)和信息安全提供充分保障 1.4 賬號期限 從合同簽訂之日起開始計(jì)算 2 年 1.5 賬號個數(shù) 研究員賬號 1 個 2. 影

2、像數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 編號No. 服務(wù)內(nèi)容 描述 2.1 模塊語言 支持界面中英文切換 2.2 數(shù)據(jù)集任務(wù)類型 支持整圖分類，病灶分類，對象檢測，特征點(diǎn)檢測， 分割五種任務(wù)類型的影像數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建和管理 2.3 數(shù)據(jù)集管理 智能化數(shù)據(jù)管理模塊支持對數(shù)據(jù)集進(jìn)行管理和操作 2.3.1 數(shù)據(jù)集信息展示 支持對數(shù)據(jù)集的基本信息和標(biāo)記進(jìn)展進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及展示 2.3.2 數(shù)據(jù)集操作 支持創(chuàng)建、編輯、復(fù)制、分享、刪除數(shù)據(jù)集 2.3.3 數(shù)據(jù)集遷移 支持將特定任務(wù)類型的影像數(shù)據(jù)和標(biāo)記遷移成為其他類型數(shù)據(jù)集，用于不同研究目的 2.4 導(dǎo)入影像數(shù)據(jù)格式 支持多種格式的影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入 2.4.1 醫(yī)學(xué)影像支持格式 支持 DICO

3、M, NII, NRRD 格式的影像數(shù)據(jù) 2.4.2 多種格式醫(yī)數(shù)據(jù)同時上傳 支持 DICOM, NII, NRRD 等多種醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)同時上傳 2.4.3 普通影像支持格式 支持 JPEG,PNG 格式的圖像導(dǎo)入 2.5 導(dǎo)入影像數(shù)據(jù)模態(tài) 支持 CT 影像，MR 影像，X 線影像，乳腺鉬靶影像，病理影像，超聲影像等醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入 2.6 導(dǎo)入標(biāo)記類型 支持多種格式第三方勾畫導(dǎo)入，且平臺支持對導(dǎo)入勾畫做進(jìn)一步編輯 2.6.1 支持 nii.gz格式標(biāo)記 支持第三方 nii.gz 格式勾畫及標(biāo)簽導(dǎo)入 2.6.2 支持 nrrd 格式標(biāo)記 支持第三方 nrrd 格式勾畫及標(biāo)簽導(dǎo)入 2.6.3 支持

4、多種標(biāo)記格式同時上傳 支持 nii.gz、nrrd 等多種不同格式的標(biāo)記數(shù)據(jù)同時導(dǎo)入 2.7 數(shù)據(jù)清洗 支持在上傳 DICOM 影像數(shù)據(jù)過程中，對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗 2.8 數(shù)據(jù)脫敏 支持在上傳 DICOM 影像數(shù)據(jù)過程中，對序列數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，確保數(shù)據(jù)安全 2.9 數(shù)據(jù)批量操作 支持對數(shù)據(jù)進(jìn)行新增、刪除、提交、廢棄等批量操作 2.10 數(shù)據(jù)導(dǎo)出和再導(dǎo)入 支持將影像數(shù)據(jù)、影像標(biāo)記數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)導(dǎo)出至本地存檔，后續(xù)可以再導(dǎo)入平臺使用 2.10.1 影像數(shù)據(jù)導(dǎo)出 支持將 DICOM/NII/NRRD 影像以 DICOM 格式導(dǎo)出，且可以重新導(dǎo)入平臺使用 2.10.2 矩形框標(biāo)記導(dǎo)出 支持將矩形框標(biāo)

5、記以 XML 或者 NII 的格式導(dǎo)出，且可以重新導(dǎo)入平臺使用 2.10.3 多邊形標(biāo)記導(dǎo)出 支持將多邊形標(biāo)記以 NII 的格式導(dǎo)出，且可以重新導(dǎo)入平臺使用 2.10.4 標(biāo)記表格導(dǎo)出 支持將數(shù)據(jù)基礎(chǔ)信息和標(biāo)記結(jié)果以表格形式導(dǎo)出，且可以重新導(dǎo)入平臺使用 2.11 多種實(shí)驗(yàn)分組方式 支持對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的多種分組方式，滿足不同實(shí)驗(yàn)需求 2.11.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)先分組 能按照預(yù)先確認(rèn)的實(shí)驗(yàn)分組，將數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試 2.11.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)隨機(jī)分組 能按照自定義的比例將數(shù)據(jù)隨機(jī)分配用于訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試 2.11.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均衡分組 能按照自定義的比例均衡某個標(biāo)簽，將數(shù)據(jù)分配用于訓(xùn)練、驗(yàn)證、測試 2

6、.11.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)調(diào)整分組 支持對單例/多例數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)分組進(jìn)行手動調(diào)整 2.11.5 實(shí)驗(yàn)分組結(jié)果可視化 支持對實(shí)驗(yàn)分組的結(jié)果進(jìn)行可視化展示 3.表格數(shù)據(jù)集管理模塊 3.1 數(shù)據(jù)集管理 支持對數(shù)據(jù)集進(jìn)行管理和操作 3.3.1 數(shù)據(jù)集信息展示 支持對數(shù)據(jù)集的名稱、備注、創(chuàng)建日期等基本信息進(jìn)行展示 3.3.2 數(shù)據(jù)集操作 支持?jǐn)?shù)據(jù)集的創(chuàng)建、復(fù)制、分享、刪除、搜索等操作 3.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出 支持.csv 格式的表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入與導(dǎo)出 3.3 數(shù)據(jù)質(zhì)控 支持對表格數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行質(zhì)控分析 3.3.1 異常值分析 支持對表格中的無效值、缺省值等異常值自動識別和統(tǒng)計(jì) 3.3.2 特征工程 支持根據(jù)樣本分布

7、情況自動進(jìn)行處理，如小樣本合并 3.4 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì) 支持對表格數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行分析與統(tǒng)計(jì) 3.4.1 樣本總量的統(tǒng)計(jì) 支持對表格數(shù)據(jù)中樣本總量的統(tǒng)計(jì) 3.4.2 樣本分布的統(tǒng)計(jì) 支持對表格數(shù)據(jù)中每項(xiàng)特征的樣本分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并通過可視化的方式進(jìn)行展示 4. 多任務(wù)智能標(biāo)記系統(tǒng) 編號No. 服務(wù)內(nèi)容 描述 4.1 批量標(biāo)記 支持在上傳影像數(shù)據(jù)過程中，對影像做批量標(biāo)記 4.2 標(biāo)簽定義 支持根據(jù)研究項(xiàng)目，對標(biāo)記標(biāo)簽進(jìn)行定義 4.3 標(biāo)簽數(shù)量 同一數(shù)據(jù)可同時賦予多種標(biāo)記內(nèi)容，用于不同研究 4.4 影像瀏覽工具數(shù)量 支持 12 種影像瀏覽輔助工具選項(xiàng) 4.4.1 翻層工具 可以查看序列影像上下層信息 4

8、.4.2 放大/縮小工具 可放大/縮小查看影像 4.4.3 窗寬窗位快捷工具 支持多種常見的默認(rèn)窗寬窗位 4.4.4 窗寬窗位自定義工具 支持對窗寬窗位進(jìn)行自定義設(shè)置 4.4.5 移動工具 支持在平面各方向上對影像進(jìn)行移動 4.4.6 反色工具 支持對影像一鍵反色 4.4.7 長度測量工具 支持影像上任意兩點(diǎn)間長度的測量 4.4.8 點(diǎn)密度測量 支持密度探針在影像上隨意滑動，展示每一像素點(diǎn)的圖像值 4.4.9 區(qū)域密度測量 支持對任意橢圓形區(qū)域圖像值進(jìn)行展示 4.4.10 角度測量 支持對角度進(jìn)行測量 4.4.11 恢復(fù)設(shè)置 支持對窗寬窗位、縮放等操作一鍵恢復(fù)至初始狀態(tài) 4.4.12 多視圖

9、多種不同窗口布局，如 11,22 等，滿足多個序列同時顯示 4.5 標(biāo)記工具 針對感興趣區(qū)域的勾畫，共提供 9 種不同的標(biāo)記工具 4.5.1 AI 標(biāo)記 AI 模型對導(dǎo)入數(shù)據(jù)自動標(biāo)記后，研究員和標(biāo)記員可對標(biāo)記進(jìn)行查看和修改 4.5.2 自動插值標(biāo)注功能 對病灶開始層、最大層、結(jié)束層進(jìn)行框選，調(diào)用算法，將自動完成病灶的全層面框選 4.5.3 自動雙向拓展標(biāo)注功能 框選病灶的任意一層，將自動向標(biāo)注層的前后層進(jìn)行拓展，實(shí)現(xiàn)共 20 個層面的自動框選 4.5.4 點(diǎn)狀標(biāo)記 支持關(guān)鍵點(diǎn)檢測標(biāo)記 4.5.5 檢測標(biāo)記 支持矩形框標(biāo)記 4.5.6 分割折線標(biāo)記 支持點(diǎn)畫折線勾劃感興趣區(qū)域 4.5.7 分割鉛

10、筆標(biāo)記 支持鉛筆模式勾劃感興趣區(qū)域 4.5.8 分割刷子標(biāo)記 支持刷子工具進(jìn)行區(qū)域涂抹，且刷頭大小和蒙層透明度可以快捷調(diào)整 4.5.9 分割橡皮擦擦除 支持橡皮擦工具進(jìn)行擦除調(diào)整，且橡皮擦大小可以快捷調(diào)整 4.6 數(shù)據(jù)種類 支持多種數(shù)據(jù)類型標(biāo)記 4.6.1 MRI 影像標(biāo)記工具 支持分類，檢測，分割標(biāo)記 4.6.2 CT 影像標(biāo)記工具 支持分類，檢測，分割標(biāo)記 4.6.3 X 線標(biāo)記工具 支持分類，檢測，分割標(biāo)記 4.6.4 乳腺鉬靶標(biāo)記工具 支持分類，檢測，分割標(biāo)記 4.6.5 視頻數(shù)據(jù)標(biāo)記工具 支持分類，檢測，分割標(biāo)記 4.7 病灶標(biāo)記與勾畫 支持以病灶為單位的標(biāo)記新增和刪除 4.7.1

11、標(biāo)記中止與撤銷 支持通過鍵盤快捷鍵中止或撤銷進(jìn)行中的勾畫 4.7.2 標(biāo)簽調(diào)整 支持調(diào)整勾畫與病灶的對應(yīng)關(guān)系 4.7.3 勾畫復(fù)制粘貼 支持對單個/多個勾畫進(jìn)行復(fù)制粘貼操作，適應(yīng)三維標(biāo)記場景 4.7.4 標(biāo)記單個刪除 支持鼠標(biāo)右鍵刪除單個標(biāo)記 4.7.5 標(biāo)記批量刪除 支持同時選擇多個標(biāo)記，進(jìn)行批量刪除 4.7.6 標(biāo)記快捷刪除 支持鍵盤按鍵對標(biāo)記進(jìn)行快捷刪除 4.7.7 撤銷標(biāo)記刪除 支持通過鍵盤快捷鍵撤銷標(biāo)記的刪除 4.8 實(shí)時保存 在標(biāo)記過程中，系統(tǒng)自動對標(biāo)記內(nèi)容做實(shí)時保存，充分保障數(shù)據(jù)和標(biāo)記安全性 4.9 標(biāo)記提交與廢棄 支持在完成影像標(biāo)記后，對影像進(jìn)行提交或廢棄操作 5. 深度學(xué)習(xí)建

12、模系統(tǒng) 編號No. 服務(wù)內(nèi)容 描述 5.1 內(nèi)置算法 內(nèi)置算法模型數(shù)量總計(jì) 72 種 5.1.1 預(yù)置分類 ResNet 算法 5.1.2 預(yù)置分類 Inception 算法 5.1.3 預(yù)置分類 DenseNet 算法 5.1.4 預(yù)置檢測 Faster-RCNN 算法 5.1.5 預(yù)置檢測 SSD 算法 5.1.6 預(yù)置檢測 YOLO 算法 5.1.7 預(yù)置分割 FCN 算法 5.1.8 預(yù)置分割 UNet 算法 5.1.9 預(yù)置分割 Deeplab 算法 5.2 模型定制化 支持定制化模型開發(fā) 5.3 遷移學(xué)習(xí) 支持模型遷移學(xué)習(xí) 5.4 支持場景 支持整圖分類，病灶分類，檢測，分割四種應(yīng)

13、用場景 5.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理 預(yù)置數(shù)據(jù)的大小，窗寬窗位 3 種預(yù)處理方式 5.5.1 支持 Resize 5.5.2 支持窗寬調(diào)節(jié) 5.5.3 支持窗位調(diào)節(jié) 5.6 數(shù)據(jù)擴(kuò)增 預(yù)置 8 種數(shù)據(jù)擴(kuò)展方式 5.6.1 支持隨機(jī)裁剪 5.6.2 支持隨機(jī)調(diào)整大小 5.6.3 支持隨機(jī)調(diào)整比例 5.6.4 支持隨機(jī)翻轉(zhuǎn) 5.6.5 支持隨機(jī)調(diào)整亮度 5.6.6 支持隨機(jī)調(diào)整對比度 5.6.7 支持隨機(jī)調(diào)整飽和度 5.6.8 支持隨機(jī)調(diào)整色調(diào) 5.7 可調(diào)式模型超參數(shù) 支持 14 種模型超參數(shù)調(diào)試 5.7.1 Epoch: 訓(xùn)練輪數(shù) 5.7.2 Snapshot Interval: 儲存間隔 5.7.3

14、Validation Interval: 驗(yàn)證間隔 5.7.4 Batch Size: 一次訓(xùn)練的樣本數(shù) 5.7.5 Optimizer: 優(yōu)化器選擇 5.7.6 Optimizer Param: 優(yōu)化器相關(guān)參數(shù) 5.7.7 Weight Decay: 權(quán)重衰減 5.7.8 Shuffle: 是否隨機(jī)數(shù)據(jù) 5.7.9 Base Learning Rate: 基礎(chǔ)學(xué)習(xí)率 5.7.10 Learning Rate Mode: 學(xué)習(xí)率衰減方式選擇 5.7.11 LR Param：學(xué)習(xí)率衰減參數(shù) 5.7.12 Warmup Learning Rate: 熱身學(xué)習(xí)率 5.7.13 Warmup Epoc

15、h: 熱身輪數(shù) 5.7.14 Warmup Mode: 熱身方式 5.8 硬件選擇 支持對運(yùn)算 GPU 的個數(shù)選擇 5.9 訓(xùn)練過程可視化 深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)設(shè)置界面和模型運(yùn)行界面均為直觀可視化界面，實(shí)時提供準(zhǔn)確率、Loss 函數(shù)等信息 5.10 模型批量測試 提供對測試集的測試結(jié)果，包含金標(biāo)準(zhǔn)、預(yù)測結(jié)果、probability、accuracy、ROC 等信息 5.10.1 分析模型的準(zhǔn)確性 自動計(jì)算“正確樣本數(shù)”占總樣本數(shù)的比例，越高則模型結(jié)果越可信 5.10.2 繪制模型的ROC 曲線 根據(jù)分類器對所有樣本歸屬于某一類別的概率或者決策值，選取不同的閾值進(jìn)行決策，同時獲得分類器在該閾值對樣

16、本進(jìn)行分類的真陽性率和假陽性率。以真陽性率為縱軸，以假陽性率為橫軸，繪制曲線，就是 ROC 曲線 5.10.3 計(jì)算模型的AUC 值 自動計(jì)算 ROC 曲線下方區(qū)域面積，取值為 0-1 之間， 越大表明分類器表現(xiàn)越優(yōu)秀 5.11 模型單例測試 提供對單例的測試結(jié)果，包含金標(biāo)準(zhǔn)、預(yù)測結(jié)果、probability 等信息 5.11.1 閾值調(diào)節(jié) 可調(diào)節(jié)閾值，查看單例的預(yù)測結(jié)果 6. 多中心功能模塊 編號No. 服務(wù)內(nèi)容 描述 6.1 模型導(dǎo)入 支持外部模型的導(dǎo)入 6.2 模型簡介 可支持模型名稱、簡介編輯 6.3 模型數(shù)量 支持 20 種已有深度學(xué)習(xí)模型，包括肺結(jié)節(jié)良惡性分類，肺結(jié)節(jié)分割，肝分割，

17、乳腺腫塊檢測，肺實(shí)性結(jié)節(jié)檢測，可現(xiàn)場進(jìn)行內(nèi)置病例測試 6.4 模型分享 支持將已有模型進(jìn)行分享至多中心模塊 6.5 模型下載 支持將多中心模型下載至本地 7. 超高維影像組學(xué)模塊 編號No. 服務(wù)內(nèi)容 描述 7.1 組學(xué)項(xiàng)目管理 對組學(xué)項(xiàng)目進(jìn)行管理和操作 7.1.1 組學(xué)項(xiàng)目信息展示 以列表的形式對組學(xué)的項(xiàng)目名稱、數(shù)據(jù)格式、備注信息、創(chuàng)建時間等進(jìn)行展示 7.1.2 組學(xué)項(xiàng)目操作 支持對組學(xué)項(xiàng)目進(jìn)行創(chuàng)建、刪除、信息編輯、搜索等操作 7.2 組學(xué)數(shù)據(jù)管理 對組學(xué)項(xiàng)目研究中的樣本數(shù)據(jù)管理 7.2.1 數(shù)據(jù)集合并導(dǎo)入 支持多個數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)合并導(dǎo)入 7.2.2 數(shù)據(jù)動態(tài)導(dǎo)入 支持動態(tài)地、持續(xù)往項(xiàng)目中導(dǎo)入

18、數(shù)據(jù) 7.2.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入記錄 支持對數(shù)據(jù)導(dǎo)入的歷史進(jìn)行記錄和追溯 7.2.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)入預(yù)處理 支持在數(shù)據(jù)導(dǎo)入過程中對影像和標(biāo)記數(shù)據(jù)的有效性進(jìn)行預(yù)分析 7.2.5 數(shù)據(jù)預(yù)覽 支持對導(dǎo)入的影像和標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)覽 7.3 組學(xué)實(shí)驗(yàn)管理 同一個組學(xué)項(xiàng)目支持按需要創(chuàng)建多個不同的實(shí)驗(yàn) 7.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇 支持選擇全部或部分項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn) 7.3.2 ROI 維度定義 支持 2D/3D ROI 類型的選擇，不同類型 ROI 所對應(yīng)的形狀特征略有不同 7.3.3 分類目標(biāo)定義 支持分類目標(biāo)的自定義，支持分類目標(biāo)的合并 7.3.4 實(shí)驗(yàn)分組定義 支持手動分組和上傳 csv 表格分組兩種方式 7.4 特

19、征提取 對醫(yī)學(xué)影像中的超高維特征進(jìn)行自動提取 7.4.1 特征提取數(shù)量 支持 Pyradiomics 特征庫，可提供 1700+維特征 7.4.2 特征提取參數(shù)配置 支持對 7 個不同的特征組和 8 個不同的濾波器進(jìn)行配置 7.4.3 特征導(dǎo)出 支持對提取的特征結(jié)果以.csv 的格式進(jìn)行導(dǎo)出 7.4.4 特征分析 支持對特征結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析 7.5 特征變換 對提取的特征進(jìn)行降維等操作 7.5.1 特征降維方法 支持 Lasso 降維方法 7.5.2 特征降維參數(shù)設(shè)置 支持交叉驗(yàn)證和手動設(shè)置參數(shù)兩種降維方式 7.5.3 Lasso 曲線 支持自動生成 Lasso 降維曲線，并支持導(dǎo)出 7.5

20、.4 特征導(dǎo)出 支持特征變換的結(jié)果以 .csv 的格式導(dǎo)出 8. 機(jī)器學(xué)習(xí)模塊 編號No. 服務(wù)內(nèi)容 描述 8.1 預(yù)置算法 預(yù)置 14 種經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行自動建模 8.1.1 預(yù)置Bernoulli NB in Nave Bayes 算法 8.1.2 預(yù)置Gaussian NB in Nave Bayes 算法 8.1.3 預(yù)置 Logistic Regression 算法 8.1.4 預(yù)置 Random Forest 算法 8.1.5 預(yù)置 Decision Tree 算法 8.1.6 預(yù)置 SVC in SVM 算法 8.1.7 預(yù)置 NuSVC in SVM 算法 8.1.8 預(yù)置 Multi-Layer Perceptro