의료 영상 레이블 지정기

2차원 또는 3차원 의료 영상 데이터의 애니메이션을 대화형 방식으로 탐색, 레이블 지정, 퍼블리시

R2022b 이후

설명

의료 영상 레이블 지정기 앱을 사용하면 의료 영상에서 ground truth 데이터에 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 앱을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 여러 2차원 영상 또는 3차원 영상 볼륨을 가져올 수 있습니다.

• 해부학적 방향 마커와 축척 막대로 영상을 슬라이스 평면이나 볼륨으로 탐색할 수 있습니다. 십자 기호를 사용하여 볼륨 슬라이스를 탐색할 수 있습니다.

• 2차원 및 3차원 PNG 또는 PDF 영상 스냅샷과 GIF 애니메이션을 퍼블리시할 수 있습니다.

• 여러 픽셀 레이블 정의를 만들어 관심 영역에 레이블을 지정할 수 있습니다. 범람 채우기와 같은 자동 알고리즘, 보간과 같은 반자동 기법, 슈퍼픽셀 단위로 칠하기와 같은 수동 기법을 사용하여 픽셀에 레이블을 지정할 수 있습니다.

• MedSAM(Medical Segment Anything Model) 알고리즘을 사용하여 의료 영상과 의료 볼륨의 단면에서 객체를 분할하고 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 Medical Imaging Toolbox™ Model for Medical Segment Anything Model 지원 패키지가 필요합니다.

• MONAI(Medical Open Network for AI) Label 플랫폼에 연결하여, 완전 자동화 및 대화형 딥러닝 모델을 적용해 방사선 영상을 분할할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 Medical Imaging Toolbox Interface for MONAI Label Library 지원 패키지가 필요합니다.

• 사용자 지정 자동화 알고리즘을 작성하고 가져오고 사용하여 ground truth 데이터에 자동으로 레이블을 지정할 수 있습니다.

• 레이블이 지정된 ground truth 데이터를 groundTruthMedical 객체로 내보낼 수 있습니다. 이 객체를 사용하여 동료와 레이블을 공유하거나 의미론적 분할 딥러닝 신경망을 훈련시킬 수 있습니다.

의료 영상 레이블 지정기 앱은 DICOM 형식뿐만 아니라 imformats 레지스트리의 형식으로 저장된 2차원 영상과 영상 시퀀스도 지원합니다. 영상 시퀀스는 초음파 데이터와 같이 시간으로 연결된 일련의 영상입니다. 작업 공간의 medicalImage 객체에서 2차원 영상이나 영상 시리즈를 가져올 수도 있습니다. 이 앱은 DICOM(단일 또는 다중 파일 볼륨), NIfTI, NRRD 및 TIFF 파일 형식으로 저장된 3차원 영상 볼륨 데이터를 지원합니다. 작업 공간의 medicalVolume 객체에서 3차원 영상 볼륨을 가져올 수도 있습니다.

이 앱에 대한 자세한 내용은 의료 영상 레이블 지정기 시작하기 항목을 참조하십시오.

참고

이 앱은 MATLAB^® Online™에서 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 Specifications and Limitations 항목을 참조하십시오.

의료 영상 레이블 지정기 앱 열기

• MATLAB 툴스트립: 앱 탭의 영상 처리 및 컴퓨터 비전에서 의료 영상 레이블 지정기 앱 아이콘을 클릭합니다.

• MATLAB 명령 프롬프트: medicalImageLabeler를 입력합니다.

예제

• 의료 영상 레이블 지정기 시작하기
• Visualize 3-D Medical Image Data Using Medical Image Labeler
• Label 2-D Ultrasound Series Using Medical Image Labeler
• Label 3-D Medical Image Using Medical Image Labeler
• Automate Labeling in Medical Image Labeler
• 의료 영상 레이블 지정기에서 MedSAM 시작하기
• 의료 영상 레이블 지정기에서 MONAI Label 시작하기
• Segment CT Scan Using MONAI Label
• Collaborate on Multi-Labeler Medical Image Labeling Projects

프로그래밍 방식으로 사용

medicalImageLabeler

medicalImageLabeler는 의료 영상 레이블 지정기 앱을 엽니다. 이 앱에서 2차원 또는 3차원 의료 영상 데이터에 레이블을 지정하는 새로운 세션을 시작할 수 있습니다.

medicalImageLabeler(gTruthFile)

medicalImageLabeler(gTruthFile)은 앱을 열고 파일 gTruthFile에 저장된 영상 및 레이블 데이터를 앱으로 불러옵니다. gTruthFile은 groundTruthMedical 객체를 포함하는 MAT 파일의 전체 경로로, string형 스칼라 또는 문자형 벡터로 지정됩니다.

medicalImageLabeler(gTruth)

medicalImageLabeler(gTruth)는 앱을 열고 groundTruthMedical 객체 gTruth에 저장된 영상 및 레이블 데이터를 작업 공간에서 앱으로 불러옵니다.

medicalImageLabeler(sessionFolder)

medicalImageLabeler(sessionFolder)는 앱을 열고 저장된 레이블 지정 세션을 앱으로 불러오며, 여기서 sessionFolder는 의료 영상 레이블 지정기 앱을 사용하여 만든 세션 폴더의 전체 경로입니다.

medicalImageLabeler(sessionType)

medicalImageLabeler(sessionType)은 앱을 열고 지정된 유형의 새로운 세션을 만듭니다. 여기서 sessionType은 "Volume" 또는 "Image"입니다. 세션 유형에 대한 자세한 내용은 의료 영상 레이블 지정기 시작하기 항목을 참조하십시오.

팁

• ResaleIntercept 및 RescaleSlope 메타데이터 특성을 지정하는 메타데이터가 있는 DICOM 파일에서 볼륨을 가져오는 경우 앱은 하운스필드 단위로 값을 가져옵니다. 이 동작은 medicalVolume이 Voxels 속성의 DICOM 값을 읽는 방식과 일치합니다.

버전 내역

R2022b에 개발됨

R2025a: Medical Segment Anything Model을 사용하여 객체 분할 및 레이블 지정

MedSAM 알고리즘을 사용하여 의료 영상과 의료 볼륨의 단면에서 객체를 분할하고 레이블을 지정할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 Medical Imaging Toolbox Model for Medical Segment Anything Model 지원 패키지가 필요합니다. 애드온 탐색기에서 지원 패키지를 설치할 수 있습니다. 애드온 설치에 대한 자세한 내용은 애드온을 받고 관리하기 항목을 참조하십시오.

R2024b_plus: 앱이 가져온 데이터 값을 유지함

의료 영상 레이블 지정기는 이제 앱으로 가져오는 2차원 및 3차원 영상 데이터의 데이터형과 값을 유지합니다.

이 앱의 이전 릴리스에서는 영상 데이터의 데이터형이 single 또는 double이고 범위 [0, 1]을 벗어난 값을 포함한 경우 영상 데이터가 수정되었습니다. 이 경우, 데이터에 정수 값만 포함되어 있으면 앱이 데이터를 int16형으로 변환했습니다. 데이터에 정수가 아닌 값이 포함된 경우에는 데이터를 uint8형으로 변환하고 값을 범위 [0, 255]로 다시 스케일링했습니다.

이러한 수정은 레이블 지정을 위한 알고리즘이나 딥러닝 모델을 적용할 때 예기치 않은 결과를 초래할 수 있으므로, R2024b 업데이트부터 이 앱은 가져온 데이터의 데이터형을 변환하거나 다시 스케일링하지 않습니다.

R2024b: 작업 공간에서 medicalVolume 객체 가져오기, 새로운 파일 형식

• 이 앱은 가져올 수 있는 데이터 형식에 대한 유연성이 향상되었습니다.

  • 영상 세션에서 이제는 imformats 영상 파일 형식 레지스트리에 등록된 모든 그래픽스 파일 형식의 데이터를 가져오거나 MATLAB 작업 공간에서 medicalImage 객체를 가져올 수 있습니다. 이번 개선을 통해 DICOM과 같은 의료 파일 형식보다 덜 완전한 메타데이터를 가진 데이터를 포함하여, 레이블을 지정할 수 있는 2차원 데이터의 유형에 대한 유연성이 향상되었습니다. DICOM 이외 형식의 파일을 가져오는 경우 앱은 디폴트 픽셀 간격을 1×1밀리미터로 가정합니다.

  • 볼륨 세션에서 이제는 TIFF 파일에서 데이터를 가져오거나 MATLAB 작업 공간에서 medicalVolume 객체를 가져올 수 있습니다. 이번 개선을 통해 DICOM 및 NIfTI와 같은 의료 파일 형식보다 덜 완전한 메타데이터를 가진 데이터를 포함하여, 앱으로 레이블을 지정할 수 있는 3차원 데이터의 유형에 대한 유연성이 향상되었습니다. 공간 정보가 제한적인 경우를 고려하여, 이 앱은 불완전한 공간 참조를 갖는 TIFF 파일 또는 medicalVolume 객체에서 데이터를 불러올 때 다음과 같은 변경을 수행합니다.

    • 복셀 간격이 1×1×1 밀리미터이고 첫 번째 복셀이 (1, 1, 1)에 위치한 디폴트 공간 참조를 가정합니다.

    • 해부학적 평면과 방향 레이블을 숨기고 2차원 슬라이스 창에 Direction 1, Direction 2, Direction 3으로 레이블을 지정합니다.

    • 레이블이 지정된 영상 데이터와 일치하는 디폴트 공간 참조를 갖는 medicalVolume 객체를 포함하는 MAT 파일로 레이블 데이터를 저장합니다.

    DICOM, NIfTI 및 NRRD 파일에서 불러온 데이터에 대해서는 앱 동작이 변경되지 않았습니다.

R2024b: 대규모 데이터 세트 가져오기 성능 향상

이 앱은 많은 데이터 파일을 레이블 지정 세션으로 가져올 때 더 빠른 성능을 제공합니다. 가져오는 파일 수가 많을수록 성능 향상이 더욱 뚜렷하게 나타납니다. 2차원 데이터와 3차원 데이터의 성능 향상은 비슷한 수준입니다.

예를 들어, groundTruthMedical 객체에서 800개의 엑스레이 영상을 가져오는 경우 R2024b가 R2024a보다 성능이 약 10배 더 빠릅니다. 가져오는 동안의 대략적인 대기 시간은 R2024b에서는 17.5초, R2024a에서는 184.2초였습니다. 이 시간은 Windows^® 11 Intel^® Xeon^® W-2133 CPU @ 3.60GHz 테스트 시스템에서 측정되었습니다.

이번 개선으로 데이터 브라우저 창의 모양이 달라졌습니다. 새로운 데이터 브라우저에는 데이터 파일의 이름을 나타내는 열 레이블인 데이터 이름과 각 파일의 레이블 상태를 나타내는 열 레이블인 레이블 있음이 추가되었습니다. 레이블 있음 열에서는 녹색 확인 표시를 사용하여 파일에 레이블이 포함되어 있음을 나타냅니다. 이전 릴리스에서는 레이블이 없는 데이터 파일이 레이블 없음 기호로 표시되었습니다.

R2024a: MONAI Label 딥러닝 모델, 슈퍼픽셀 가장자리 색과 자동 저장에 대한 새로운 기본 설정

• 의료 영상 레이블 지정기 앱 내에서 MONAI(Medical Open Network for AI) Label 플랫폼에 연결하여, 완전 자동화 및 대화형 딥러닝 모델을 적용해 방사선 영상을 분할할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 Medical Imaging Toolbox Interface for MONAI Label Library 지원 패키지가 필요합니다. 애드온 탐색기에서 지원 패키지를 설치할 수 있습니다. 애드온 설치에 대한 자세한 내용은 애드온을 받고 관리하기 항목을 참조하십시오. 이 지원 패키지를 사용하려면 Deep Learning Toolbox™와 Computer Vision Toolbox™도 필요합니다.

• 슈퍼픽셀 단위로 칠하기 툴의 가장자리 색을 변경하여 슈퍼픽셀 경계와 레이블을 지정할 영상 사이의 대비를 높일 수 있습니다. 가장자리 색을 변경하려면 레이블 지정기 탭으로 이동하여 기본 설정을 선택하십시오. 슈퍼픽셀 단위로 칠하기에서 슈퍼픽셀 가장자리 색 색 상자를 선택하고 색 선택기에서 새로운 색을 선택합니다.

• 이제 자동 저장을 비활성화할 수 있습니다. 기본적으로, 앱은 주기적으로 일시 중지하여 ground truth 데이터를 저장하는데, 매우 큰 영상 파일의 경우 몇 초 정도 걸릴 수 있습니다. 자동 저장을 비활성화하면 앱이 일시 중지되지 않도록 할 수 있지만, 실수로 데이터가 손실될 수 있습니다. 자동 저장을 끄려면 레이블 지정기 탭에서 세션 저장을 선택하고 자동 저장 체크박스를 선택 해제합니다.

• 레이블을 수정하지 않고 영상을 탐색하려는 경우 그리기 툴을 쉽게 비활성화할 수 있습니다. 이번 릴리스부터 페인트 브러싱이나 경계 추적과 같이 활성화된 그리기 툴의 툴스트립 버튼을 클릭하면 툴이 비활성화됩니다. 툴을 활성화하고 그리기를 계속하려면 버튼을 다시 클릭하십시오.

R2023b: 윈도우와 레벨 지정, 표시 기본 설정 지정

• 앱 툴스트립의 윈도우 레벨 상자와 윈도우 너비 상자에 값을 입력하여 영상의 밝기와 대비를 조정할 수 있습니다. 이전 릴리스에서는 툴스트립에 윈도우 범위 값이 표시되었지만 이러한 상자를 편집할 수는 없었습니다.

• 새로운 기본 설정 대화 상자를 사용하여 앱 기본 설정을 지정할 수 있습니다. 방사선학 또는 신경학 표시 규칙을 사용하여 볼륨 데이터를 표시하려면 표시 규칙 기본 설정을 지정합니다. 윈도우 레벨 기본 설정을 지정하여 영상 밝기와 대비를 조정하기 위한 마우스 동작 바로 가기를 제어할 수 있습니다.

R2023a: 애니메이션 생성 및 슬라이스 십자 기호 표시

앱에 다음과 같은 새로운 기능이 포함되었습니다.

• 애니메이션 생성기 — 앱에서 애니메이션을 구성하고 미리 보고 내보낼 수 있습니다. 볼륨 세션에서 관상면, 시상면 또는 횡단면의 슬라이스를 순회하는 애니메이션을 생성하거나 회전하는 3차원 볼륨을 표시할 수 있습니다. 영상 세션에서는 초음파 비디오와 같은 영상 시리즈의 프레임을 순회하는 애니메이션을 생성할 수 있습니다.

  선택적으로, 애니메이션에 레이블이 지정된 영역을 포함하고 스텝 크기, 루프 수, 총 애니메이션 길이(단위: 초) 등의 파라미터를 사용자 지정할 수 있습니다. 애니메이션 창을 열려면 앱 툴스트립에서 애니메이션 생성을 클릭하십시오.

• 십자 기호 탐색 — 볼륨 세션에서 십자 기호를 사용하여 2차원 슬라이스 위치를 확인하고 탐색할 수 있습니다. 십자 기호 표시기를 켜려면 앱 툴스트립에서 십자 기호 탐색을 선택하십시오. 이 표시기는 다른 2차원 뷰에서 슬라이스의 상대 위치를 보여줍니다. 슬라이스를 탐색하려면, 십자 기호 위에 커서를 올려서 커서가 십자형 화살표 로 바뀌면 클릭하여 새 위치로 끕니다. 그러면 나머지 단층 뷰가 자동으로 업데이트됩니다. 십자 기호를 숨기려면 앱 툴스트립에서 십자 기호 탐색을 선택 해제합니다.

참고 항목

앱

• 의료 정합 추정기 | 영상 레이블 지정기 (Computer Vision Toolbox) | 볼륨 분할기

객체

• groundTruthMedical | medicalVolume | medicalImage