의료 영상 레이블 지정기 시작하기
의료 영상 레이블 지정기 앱을 사용하면 2차원 및 3차원 의료 영상의 픽셀을 탐색하고 대화형 방식으로 레이블을 지정할 수 있습니다. 레이블이 지정된 데이터를 groundTruthMedical 객체로 내보내어 의미론적 분할 알고리즘을 훈련시킬 수 있습니다. 레이블이 있거나 없는 스냅샷 영상과 애니메이션을 퍼블리시할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 의료 영상 레이블 지정기의 기능을 간략히 설명하고 2차원 및 3차원 영상 레이블 지정을 비교합니다. 일반적인 앱 워크플로에는 다음 단계가 포함됩니다.
의료 영상 레이블 지정기 앱 열기
MATLAB® 툴스트립의 앱 탭에서 영상 처리 및 컴퓨터 비전 아래에 있는 의료 영상 레이블 지정기 앱을 엽니다. medicalImageLabeler 명령을 사용하여 앱을 불러올 수도 있습니다.
레이블 지정 세션 만들기 또는 열기
앱 세션을 사용하여 의료 영상 레이블 지정기에서 레이블 지정을 관리합니다. 하나의 앱 세션 내에서 여러 영상 파일을 가져와서 레이블을 지정할 수 있습니다. 이러한 영상 파일은 한 환자에 대한 반복 스캔 영상일 수도 있고, 레이블을 지정할 동일한 세트의 조직, 장기 또는 기타 관심 영역을 갖는 여러 환자에 대한 스캔 영상일 수도 있습니다. 이 앱을 사용하면 볼륨 세션이나 영상 세션을 만들 수 있습니다. 3차원 의료 영상 데이터에 레이블을 지정하려면 볼륨 세션을 사용하십시오. 초음파 비디오와 같은 2차원 영상이나 영상 시리즈에 레이블을 지정하려면 영상 세션을 사용하십시오.
새 레이블 지정 세션을 만들거나 이전 세션을 다시 열 수 있습니다.
새 세션 — 앱 툴스트립에서 새 세션을 클릭하고 새 볼륨 세션(3차원) 또는 새 영상 세션(2차원)을 선택합니다. 열리는 대화 상자에서 세션 폴더를 지정합니다. 레이블 영상을 그리면 앱이 자동으로 영상을 세션 폴더에 저장합니다. 따라서 세션 폴더는 세션의 모든 레이블 영상을 저장할 수 있을 만큼 충분한 메모리를 사용할 수 있어야 합니다. 자세한 내용은 의료 영상 레이블 지정기가 ground truth 레이블을 관리하는 방법 섹션을 참조하십시오.
세션 열기 — 앱 툴스트립에서 세션 열기를 클릭하고 나열된 최근 세션 중 하나를 선택하거나, 세션 열기를 클릭하고 이전 세션 폴더로 이동합니다.
영상 데이터 불러오기
레이블을 지정할 영상을 파일, 작업 공간의 medicalVolume 객체나 medicalImage 객체, 또는 groundTruthMedical 객체로부터 불러올 수 있습니다. 새로운 레이블 지정 프로젝트를 시작할 때는 영상 파일을 불러옵니다. 전처리 및 정합을 수행하는 등의 목적으로 작업 공간에 파일을 이미 불러온 경우에는 medicalVolume 또는 medicalImage 객체를 불러옵니다. MATLAB 외부에서 레이블이 지정되었거나 부분적으로 레이블이 지정된 데이터로 작업하거나 다른 워크스테이션에서 공유된 데이터로 작업할 때는 groundTruthMedical 객체를 사용합니다. 여러 사람으로 구성된 레이블 지정 팀에서 작업하는 방법에 대한 자세한 내용은 Collaborate on Multi-Labeler Medical Image Labeling Projects 항목을 참조하십시오.
파일에서 영상을 불러오려면 가져오기를 클릭하고 데이터 아래의 파일에서를 선택합니다. 이 앱에서는 레이블 지정 세션 유형에 따라 다음 파일 형식을 불러올 수 있습니다.
볼륨 세션 — 단일 NIfTI, NRRD, DICOM 또는 TIFF 파일이나 한 영상 볼륨에 해당하는 여러 DICOM 파일이 포함된 디렉터리입니다.
영상 세션 — 단일 DICOM 파일 또는
imformats영상 파일 형식 레지스트리에 나열된 모든 그래픽 파일 형식입니다.
medicalVolume 또는 medicalImage 객체를 불러오려면 가져오기를 클릭하고 데이터 아래에서 각각 medicalVolume 객체 또는 medicalImage 객체를 선택합니다. 열리는 대화 상자에서 가져올 객체를 선택하고 확인을 클릭합니다. 한 번에 한 객체만 가져올 수 있습니다.
groundTruthMedical 객체를 불러오려면 가져오기를 클릭한 다음, ground truth 아래의 파일에서를 선택하여 MAT 파일에서 객체를 불러오거나 작업 공간에서를 선택하여 MATLAB 작업 공간에서 객체를 불러옵니다. groundTruthMedical 객체를 가져오면 객체에 저장된 영상 데이터, 레이블 데이터, 레이블 정의를 앱에 불러오게 됩니다.
데이터 브라우저 창에는 앱에 현재 불러온 모든 영상 파일이 나열됩니다. 표시하고 레이블을 지정할 파일을 변경하려면 데이터 브라우저에서 파일 이름을 클릭하십시오.
데이터를 시각적으로 탐색하기
이 앱은 횡단면, 시상면, 관상면 슬라이스 평면과 3차원 볼륨 창의 개별 창을 사용하여 3차원 영상 데이터를 표시합니다. 3차원 영상의 표시를 사용자 지정하고 영상과 애니메이션을 퍼블리시하는 방법에 대한 예는 Visualize 3-D Medical Image Data Using Medical Image Labeler 항목을 참조하십시오. 이 앱은 슬라이스 창에 2차원 영상 데이터를 표시합니다. 프레임 탐색이나 2차원 영상 시리즈의 밝기와 대비 조정에 대한 자세한 내용은 Label 2-D Ultrasound Series Using Medical Image Labeler 항목을 참조하십시오.
레이블 정의 만들기
레이블 정의는 영상에 할당된 각 레이블의 이름, 색, 순서를 지정합니다. 앱 세션 내의 모든 영상에 동일한 레이블 정의를 사용해야 합니다. 의료 영상 레이블 지정기 앱은 픽셀 레이블 지정을 지원합니다.
앱의 레이블 정의 창에서 레이블 정의 만들기를 클릭하여 대화형 방식으로 레이블 정의를 만들 수 있습니다. 선택적으로, 레이블을 클릭하여 레이블 이름을 지정하거나 레이블 이름 옆에 있는 컬러 사각형을 클릭하여 레이블 색을 변경할 수 있습니다.
또는 레이블 정의 파일에서 레이블 정의를 가져오거나 groundTruthMedical 객체의 일부로 레이블 정의를 가져옵니다. 프로그래밍 방식으로 레이블 정의 파일을 만들거나 이전 앱 세션에서 내보낸 레이블 정의 파일을 불러올 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 레이블 정의 파일을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 groundTruthMedical 객체의 LabelDefinitions 속성을 참조하십시오.
영상에 레이블 지정하기
앱 툴스트립의 그리기 및 자동화 탭에 있는 툴을 사용하여 픽셀에 레이블을 지정합니다. 이 앱은 수동, 반자동, 자동 레이블 지정 툴을 제공합니다.
수동 레이블 지정
직접 그리기, 도움 받아 직접 그리기, 다각형, 페인트 브러싱 툴을 사용하여 레이블을 수동으로 그릴 수 있습니다.
| 툴 | 설명 | 영상 |
|---|---|---|
| 직접 그리기 | 임의의 형태를 직접 그립니다. 클릭하고 끌어서 놓는 방식으로 포인터의 움직임을 따라가는 선을 그릴 수 있습니다. 선을 그리면서 클릭하면 경계를 따라 중간점이 추가됩니다. 끌어서 놓지 않고 클릭을 한 번만 한 뒤에 포인터를 이동하면 직선 경계를 그릴 수 있습니다. 가장 최근에 추가한 중간점을 제거하고 그리기를 계속하려면 Backspace 키를 누르십시오. 다 그렸으면 더블 클릭하거나 Enter 키를 눌러 임의의 형태를 닫고 직접 그리기를 마칩니다. |
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| 도움 받아 직접 그리기 | 원래 영상의 경계에 맞춰 임의의 형태를 그립니다. 클릭하여 첫 번째 중간점을 배치합니다. 포인터를 움직이면 그리는 선이 원래 영상의 경계를 자동으로 따라갑니다. 선을 그리면서 클릭하면 경계를 따라 중간점이 추가됩니다. 도움을 받지 않고 포인터의 움직임을 따라가는 경계를 그리려면 중간점 사이를 클릭하고 끌어서 놓습니다. 가장 최근에 추가한 중간점을 제거하고 그리기를 계속하려면 Backspace 키를 누르십시오. 다 그렸으면 더블 클릭하거나 Enter 키를 눌러 임의의 형태를 닫고 직접 그리기를 마칩니다. |
|
| 다각형 | 다각형을 그립니다. 클릭하여 각 중간점을 배치하면 툴이 직선 경계로 이들 중간점을 연결합니다. 가장 최근에 추가한 꼭짓점을 제거하고 그리기를 계속하려면 Backspace 키를 누르십시오. 다 그렸으면 더블 클릭하거나 Enter 키를 눌러 다각형을 닫고 그리기를 마칩니다. |
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| 페인트 브러싱 | 영상 위에 수동으로 색을 칠하여 픽셀에 레이블을 지정합니다. 영상을 클릭하고 끌어서 놓아 픽셀에 레이블을 지정합니다. 브러싱 크기를 조정하여 페인트 브러싱의 크기를 변경합니다. |
|
새로 직접 그린 영역, 도움 받아 직접 그린 영역 또는 다각형 영역의 외부를 클릭하면 ROI 경계가 사라집니다. 영역을 수동으로 미세 조정하려면 앱 툴스트립에서 그려진 영역 선택을 클릭하고 레이블 영역 내부를 클릭하십시오. 레이블 영역이 편집할 수 있는 ROI가 됩니다. ROI를 이동하려면 두 중간점 사이의 ROI 경계를 클릭하고 끌어서 놓습니다. ROI의 형태를 변경하려면 중간점을 클릭하고 끌어서 놓아 이동하거나, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 중간점 제거를 선택하여 중간점을 제거하십시오. ROI 내부를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 해당 영역을 잘라내거나 복사하거나 삭제하거나 새 레이블 정의에 다시 할당할 수 있는 옵션을 볼 수 있습니다.
지우개 툴을 사용하여 레이블을 수동으로 미세 조정할 수도 있습니다. 레이블이 지정된 픽셀을 클릭하고 끌어서 놓아 레이블을 지웁니다.
AI 기반 레이블 지정
MedSAM(Medical Segment Anything Model)은 2차원 의료 영상과 3차원 의료 볼륨의 2차원 단면을 대화형 방식으로 쉽게 분할하기 위한 딥러닝 알고리즘입니다. 데이터 세트에 맞춰 모델을 다시 훈련시킬 필요 없이 MedSAM을 사용하여 여러 의료 영상 모달리티에서 객체를 분할할 수 있습니다. MedSAM은 SAM(Segment Anything Model)을 기반으로 합니다. 의료 영상 레이블 지정기에서 MedSAM 알고리즘을 사용하여 의료 영상과 의료 볼륨의 단면에서 객체를 대화형 방식으로 분할할 수 있습니다. 시작하려면 의료 영상 레이블 지정기에서 MedSAM 시작하기 항목을 참조하십시오. 
반자동화된 레이블 지정
영역 채우기, 슈퍼픽셀 단위로 칠하기, 경계 추적을 비롯한 반자동 툴을 사용하여 레이블을 추가합니다. 자동 보간 및 수동 보간 툴을 사용하여 영상 프레임이나 볼륨 슬라이스 사이에 레이블이 지정된 영역을 보간할 수 있습니다.
| 툴 | 설명 | 영상 |
|---|---|---|
| 영역 채우기 | 레이블 영상에 범람 채우기를 수행하거나 레이블 영역의 구멍을 채웁니다. 앱 툴스트립에서 영역 채우기를 선택하고, 범람 채우기를 수행하려는 배경이나 레이블이 지정된 영역을 클릭합니다. |
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| 슈퍼픽셀 단위로 칠하기 | 크기를 조정할 수 있는 픽셀 그리드 내에서 수동으로 칠합니다. 이 툴을 사용하려면 먼저 페인트 브러싱을 선택한 다음 슈퍼픽셀 단위로 칠하기를 클릭합니다. 각 슈퍼픽셀에는 유사한 명암 값 집합이 포함되어 있습니다. 슈퍼픽셀 크기를 조정하여 슈퍼픽셀 그리드의 크기를 변경합니다. |
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| 경계 추적 | 유사한 명암 값을 갖는 연결된 영역에 레이블을 지정합니다. 앱 툴스트립에서 경계 추적을 선택한 다음, 레이블을 지정하려는 영역의 시드 픽셀 또는 복셀에서 커서를 잠시 멈춥니다. 이 툴은 현재 시드와 비슷한 명암을 갖는 픽셀이나 복셀을 포함시켜 영역의 경계를 예측합니다. 임계값 슬라이더를 사용하여 영역 경계 예측에 사용되는 유사도 임계값을 조정합니다. 임계값을 늘리면 시드의 값보다 높거나 낮은 명암의 범위가 더 넓게 예측 영역에 포함됩니다. 포인터를 움직여 시드를 변경합니다. |
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자동화된 레이블 지정
자동화 탭에는 기존 레이블을 미세 조정하거나 레이블 지정을 완전히 자동화하는 내장된 자동화 알고리즘이 포함되어 있습니다. 이 앱은 능동 윤곽선, 가변 임계값, 팽창, 침식을 포함한 슬라이스 기반 알고리즘을 제공합니다. 볼륨 세션에서는 앱이 필터 및 임계값, 경계 평활화, 오츠(Otsu) 임계값 알고리즘을 추가로 제공하며, 모든 슬라이스 또는 지정된 슬라이스 범위에 이러한 알고리즘을 적용할 수 있습니다.
앱에서 사용할 사용자 지정 자동화 알고리즘을 추가할 수 있습니다. 자동화 탭에서 알고리즘 추가를 클릭합니다. 파일에서를 선택하여 기존 알고리즘을 가져오거나 제공된 함수 또는 클래스 템플릿을 사용하여 새 알고리즘을 만듭니다. 2차원 레이블 지정에 사용자 지정 자동화 알고리즘을 적용하는 예는 Automate Labeling in Medical Image Labeler 항목을 참조하십시오.
MONAI Label
MONAI(Medical Open Network for AI) Label[1],[2]은 의료 영상에 레이블을 지정하기 위한 딥러닝 프레임워크입니다. 의료 영상 레이블 지정기 내의 MONAI Label에 연결하여 방사선 영상 분할을 위해 완전히 자동화된 대화형 딥러닝 모델을 적용할 수 있습니다. 시작하려면 의료 영상 레이블 지정기에서 MONAI Label 시작하기 항목을 참조하십시오.
이러한 영상은 의료 영상 레이블 지정기에서 자동화된 MONAI Label 모델을 사용하여 레이블이 지정된 CT 스캔을 보여줍니다.
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.
레이블 지정 예
2차원 영상 데이터의 레이블 지정 예는 Label 2-D Ultrasound Series Using Medical Image Labeler 항목을 참조하십시오.
3차원 영상 데이터의 레이블 지정 예는 Label 3-D Medical Image Using Medical Image Labeler 항목을 참조하십시오.
MONAI Label을 사용한 레이블 지정 예는 Segment CT Scan Using MONAI Label 항목을 참조하십시오.
레이블 지정 결과 내보내기
groundTruthMedical 객체와 레이블 정의를 파일로 내보내 동료와 공유할 수 있습니다.
groundTruthMedical객체를 MAT 파일로 내보내려면 레이블 지정기 탭에서 내보내기를 클릭하고 ground truth 아래에서 파일로를 선택합니다.레이블 정의를 MAT 파일로 내보내려면 레이블 지정기 탭에서 내보내기를 클릭하고 레이블 정의 아래에서 파일로를 선택합니다.
참고
앱에서 세션 폴더의 LabelData 하위 폴더에 실제 픽셀 레이블 데이터를 저장합니다. 자세한 내용은 의료 영상 레이블 지정기가 ground truth 레이블을 관리하는 방법 항목을 참조하십시오.
의료 영상 레이블 지정기가 ground truth 레이블을 관리하는 방법
의료 영상 레이블 지정기 앱에서 영상에 레이블을 지정하면 앱이 현재 앱 세션과 연결된 세션 폴더에 다음 3가지 데이터 세트를 자동으로 저장합니다.
MAT 파일로 저장된
groundTruthMedical객체.groundTruthMedical객체는 레이블이 지정되지 않은 영상과 해당 레이블 영상의 파일 위치뿐 아니라, 각 레이블과 연결된 이름과 색도 지정합니다.레이블 영상이 포함된
LabelData라는 하위 폴더.앱은
LabelData폴더의 영상 세션에서 생성된 픽셀 레이블 영상을 MAT 파일로 저장합니다. MAT 파일은 픽셀 레이블을uint8배열로 저장합니다.load함수를 사용하면 레이블 영상을 MATLAB 작업 공간으로 읽을 수 있습니다.앱은 볼륨 세션에서 생성된 복셀 레이블 영상을
LabelData폴더에 각각 단일medicalVolume객체를 포함하는 MAT 파일이나 NIfTI 파일로 저장합니다. 대부분의 경우에 앱은 레이블을 NIfTI 파일로 저장하고, 공간 참조가 불완전한medicalVolume객체의 TIFF 파일에서 데이터를 불러올 때만 레이블을 MAT 파일로 저장합니다. NIfTI 또는 MAT 파일은 복셀 레이블을uint8배열로 저장합니다.앱 세션에 대한 데이터가 MAT 파일로 저장된
AppData라는 하위 폴더.
참고 항목
의료 영상 레이블 지정기 | groundTruthMedical
