为什么选择 Avala 用于医学影像
医学标注与通用计算机视觉的不同在于对错误的容忍度——基本上为零。遗漏的病灶边界或错误分类的细胞类型可能通过模型传播并影响诊断决策。Avala 通过以下方式解决这一问题：精确标注工具
多边形和分割工具具有亚像素精度，用于精确的边界描绘。关键点工具用于解剖地标放置。
多阶段质量控制
可配置的审核管道，支持抽检、定向审核和全面审核阶段。支持具有基于角色访问权限的领域专家审核员。
团队权限
细粒度的访问控制，限制谁可以查看、标注和审核敏感医学数据。在组织、团队和项目级别的基于角色的权限。
审计与合规
任务生命周期跟踪，从分配到审核和批准。每个标注操作都被记录以满足审计追踪要求。
数据类型
常见任务
病灶检测
使用边界框或多边形勾勒肿瘤、结节、囊肿和其他感兴趣区域。对于需要精确边界描绘的任务（例如手术计划的肿瘤分割），使用多边形工具追踪精确边缘。器官分割
在 CT 或 MRI 切片中为器官和解剖结构创建像素级分割蒙版。使用分割画笔处理大区域，切换到多边形模式进行精细边界工作。细胞分类
使用分类标签和结构化属性对病理切片中的细胞类型进行分类。定义包含以下内容的分类体系：- 主要细胞类型（例如淋巴细胞、中性粒细胞、上皮细胞）
- 形态属性（例如大小、形状规则性、染色强度）
- 诊断相关性（例如正常、非典型、恶性）
手术视频分析
在内窥镜或手术视频帧中跟踪手术器械和解剖地标。目标跟踪在帧之间维持一致的 ID，使训练器械检测、阶段识别和活动分析模型成为可能。医学数据的质量控制
医学标注质量控制超越了通用审核。Avala 的质量控制功能支持医学团队所需的工作流。多阶段审核管道
配置与临床验证流程匹配的审核管道：共识工作流
对于验证数据集和真值创建，将相同图像独立分配给多个领域专家。共识评分揭示：- 专家不一致的区域（需要额外审核或更清晰的指南）
- 持续偏离群体的标注员
- 标注指南模糊的边缘案例
合规考虑
医学影像数据通常受法规要求约束（HIPAA、GDPR、MDR）。虽然 Avala 提供标注工作流的工具，但您的团队有责任确保数据处理符合适用法规。开始使用
1
设置组织
创建组织并邀请您的标注和审核团队。配置团队角色，使只有授权用户可以访问医学数据。
2
上传影像数据
创建适当数据类型（放射/病理用图像，内窥镜用视频）的数据集并上传文件。
3
定义标签分类体系
设置与临床标注指南匹配的对象类别、属性和分类类别。包含清晰的定义和参考示例。
4
配置质量控制
设置多阶段审核管道。分配领域专家审核员并配置接受标准。
5
标注、审核和导出
标注员标注数据，审核员在每个阶段验证，您导出批准的标注用于模型训练。
下一步
质量控制
设置带抽检和专家审核的多阶段审核工作流。
多边形工具
病灶、器官和解剖结构的精确边界追踪。
团队权限
为您的组织配置基于角色的访问控制。
标签分类体系
为医学标注项目设计有效的标签模式。