なぜ医療画像に Avala なのか
医療アノテーションは、エラー許容度において一般的なコンピュータビジョンと異なります — 本質的に許容度はゼロです。見逃された病変境界や誤分類された細胞タイプは、モデルを通じて伝播し、診断判断に影響を与える可能性があります。Avala は以下でこれに対処します：精密アノテーションツール
正確な境界描写のためのサブピクセル精度のポリゴンとセグメンテーションツール。解剖学的ランドマーク配置のためのキーポイントツール。
マルチステージ品質管理
スポットチェック、ターゲットレビュー、フルレビューステージを備えた設定可能なレビューパイプライン。ロールベースアクセスによるドメインエキスパートレビュアーのサポート。
チーム権限
機密性の高い医療データの閲覧、アノテーション、レビューを行えるユーザーを制限するきめ細かなアクセスコントロール。組織、チーム、プロジェクトレベルでのロールベース権限。
監査とコンプライアンス
割り当てからレビューと承認までのタスクライフサイクルトラッキング。すべてのアノテーションアクションが監査証跡要件のために記録されます。
データタイプ
| モダリティ | Avala データタイプ | 典型的なアノテーション |
|---|---|---|
| X 線 | 画像 | バウンディングボックス、ポリゴン、分類 |
| CT / MRI スライス | 画像 | ポリゴン、セグメンテーションマスク |
| 病理スライド | 画像 | ポリゴン領域、分類 |
| 内視鏡動画 | 動画 | フレームレベルのセグメンテーション、トラッキング |
| 超音波 | 画像、動画 | バウンディングボックス、ポリゴン |
| 網膜画像 | 画像 | セグメンテーション、分類 |
一般的なタスク
病変検出
腫瘍、結節、嚢胞、その他の関心領域周囲にバウンディングボックスまたはポリゴンを描画します。正確な境界描写が必要なタスク（例：手術計画のための腫瘍セグメンテーション）では、ポリゴンツールを使用して正確なマージンをトレースします。臓器セグメンテーション
CT または MRI スライスで臓器と解剖学的構造のピクセルレベルのセグメンテーションマスクを作成します。大きな領域にはセグメンテーションブラシを使用し、細かい境界作業にはポリゴンモードに切り替えます。細胞分類
分類ラベルと構造化された属性を使用して、病理スライド内の細胞タイプを分類します。手術動画分析
内視鏡や手術動画フレームにわたって手術器具と解剖学的ランドマークを追跡します。オブジェクトトラッキングはフレーム間で一貫した ID を維持し、器具検出、フェーズ認識、アクティビティ分析のモデルをトレーニングすることが可能になります。医療データの品質管理
マルチステージレビューパイプライン
臨床バリデーションプロセスに合わせたレビューパイプラインを設定します：コンセンサスワークフロー
バリデーションデータセットとグラウンドトゥルース作成のために、同じ画像を複数のドメインエキスパートに独立して割り当てます。コンプライアンスの考慮事項
はじめましょう
次のステップ
品質管理
スポットチェックとエキスパートレビュー付きマルチステージレビューワークフローの設定。
ポリゴンツール
病変、臓器、解剖学的構造のための精密な境界トレーシング。
チーム権限
組織のロールベースアクセスコントロールの設定。
ラベルタクソノミー
医療アノテーションプロジェクトのための効果的なラベルスキーマの設計。