推薦 | Pair，醫學圖像標注神器

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在AI新基建時代，智能化醫療成為一種潮流趨勢，其中醫學影像標注為智能化醫療研究提供了基礎金標准。但現有軟件無法滿足標注項目的復雜需求。因此，本文為大家推薦一款一站式醫學圖像標注軟件Pair，解決所有“不可以”。
Pair致力於成為最優秀、最專業、最懂醫生的國產醫學影像標注軟件。

繁瑣枯燥的圖像標注工作常常讓人倍感壓力，尤其是醫學影像標注領域，標注需求差異巨大、標注場景復雜多變，而標注者卻面臨着沒有一款可以通用的標注軟件的尷尬情形。

臨床診斷往往涉及多種數據模態，如MRI、X光、超聲等；多種數據格式，如圖像、視頻、三維數據等，對標注軟件的兼容性有着極高的要求；多樣的標注類型，點、線、面、體的交叉組合，使得標注工作繁瑣耗時且錯誤頻出。除此之外，差異化的用戶需求，又對軟件功能的多樣性發出更高挑戰。

數據格式和標注類型的各種組合會產生復雜的標注場景

多數現有的標注軟件支持的數據模態有限，且功能單一，缺乏靈活性，培訓成本高。

常見的標注軟件

Pair與現有標注軟件的橫向對比，Pair的優勢顯著

面對現有標注軟件固有的痛點，大多數人只能將就，通過切換多種軟件來適應不同的需求。設想，當我們有2D、3D和視頻數據並且要進行不同類型的標注時，從各個軟件的安裝配置，到學習操作流程，都會耗費我們大量的時間和精力，而后續標注信息的整合和處理，也令人疲於應對。同時，漫長的標注過程往往面臨如下問題：

若標注所需的標簽繁多，同時又欠缺層次化組織和管理，則標注者容易發生誤操作；
不同醫生的標注習慣可能存在差異，標注流程和規范難以統一；
完全依賴手動標注時，難以應對大規模、復雜的標注需求，既會造成醫生的負擔，也會嚴重制約研究項目的進度。

那么是否有一款全家桶式的標注軟件，來解決上述所有煩惱？

Pair:“全家桶”式標注軟件

是的，Pair！作為一款一站式醫學圖像標注軟件，Pair關注標注過程本身，遵從以下設計理念：

操作邏輯簡單易上手，提升交互體驗，減輕標注負擔。
功能豐富，覆蓋所有標注任務。
可視化管理便捷，讀取保存一步到位。
自定義的工作流滿足個性化需求。
集成深度學習，半自動標注，提升效率。
可加密的數據流通為項目安全提供保障。

我們的pair作為一款一站式醫學圖像標注軟件，與其他標注軟件相比，有以下八大亮點：

多項目通用。
兼容全部數據模態和格式。
支持多種標注類型。
AI智能標注。
支持大規模的標注任務。
標注流程規范化。
安全的數據流通。
完善的教程。

接下來，讓我們一起來深入了解Pair，感受Pair獨到之處。

多項目通用

你還在為2D圖像需要用LabelMe，3D圖像需要使用itk-SNAP、3D Slicer頻繁切換軟件而煩惱嗎？

你還在為nii文件只能被itk-SNAP、3D Slicer標注，病理圖像svs只能被ImageScope等軟件標注，而醫學視頻數據沒有專用軟件標注而煩惱嗎？

這些煩惱，Pair通通幫您掃除！

Pair支持多種影像AI項目的標注數據，支持2D、視頻和3D數據等格式，支持CT、X-Ray、MRI、PET、超聲、病理切片、掃描電鏡、血管造影等數據模態。用戶只需一款Pair，便可以加載並標注各種醫學影像數據，擺脫負擔，加速前行。

（下表為Pair支持的數據格式和文件格式）

數據格式	文件格式
2D	bmp, png, jpg, tiff, svs…
3D	nii, nii.gz, mrc, rec, mhd, mha, dcm, nrrd, hd…
視頻	mp4, avi, wmv, flv…

Pair支持多種醫學影像模態和格式（左上到右下依次為：病理圖像、視頻數據、3D、2D）

標注類型多樣

Pair涵蓋了分割、分類、目標檢測、關鍵點定位等常見任務的所有標注類型，提供了橢圓、多邊形、矩形框、關鍵點、分類標簽、測量項等通用標注功能。同時，畫刷、魔術棒、曲線勾勒、輪廓實例管理和視頻跟蹤標注等高級功能可有效提高標注效率。此外，Pair支持多種標注種類混合使用，使您不再受頻繁切換軟件的困擾。

Pair支持的標注功能

Pair提供的高級標注功能展示（左上到右下依次為：輪廓實例管理、可旋轉三維框、畫刷、魔術棒）

Pair支持視頻追蹤功能，用戶只需在某一幀圖像上進行標注，點擊Start Tracking，軟件會在后續幀自動跟蹤目標，並將結果標注在圖像上

AI智能標注

在面臨大規模、復雜的標注需求時，如視頻幀標注或多任務密集標注，若完全依賴手動標注，既會給醫生帶來沉重的負擔，也會嚴重制約AI研究項目的進度。Pair配備獨有的AI輔助標注功能，旨在緩解醫生的標注壓力，為影像的標注提供加速度。

若使用該模塊，首先需要算法團隊提供AI模型，根據軟件內置的《AI模塊使用說明》，生成加密的aia格式文件，並將該文件提供給標注者；標注者只需載入aia文件，即可一鍵推理。Pair會自動生成初始標注，只需微調標注結果即可完成標注工作，節省標注時間，加快工作流程。

Pair AI功能設計架構

Pair的AI模塊支持豐富的任務和模型，多任務組合帶來更多靈活性。

支持的任務	支持模型
分類	AlexNet, VGG, DenseNet, Inception, GoogLeNet, ShuffleNet, Resnet, Wide Resnet, Resnext, Mobilnet, MNASNet …
分割	Fcn, U-net, Deeplab, ENet, ICNet, DFANet, Bisenet …
點定位	Faster Rcnn, Retinanet, Yolo v5 …
目標檢測	Heatmap Based Unet, Fcn, Deeplab …
多任務	上述任務任意組合

Pair獨有AI一鍵推理功能，無論是分類、分割、點定位還是目標檢測，標注者只需要點擊AI按鈕，即可“一鍵”得到標注結果，快捷方便。

豐富的AI功能，包括分割、點定位、實例分割和檢測

大規模數據的標注

Pair具備優異的工作流，支持上千張圖像和視頻的同時導入。輕松處理超大視頻[>1.2G]、超大病理切片[>2.2G]，不卡頓，不閃退。優化了對CPU、內存的管理，使得軟件具有很強的兼容性，在無GPU獨顯，性能較差的電腦仍可流暢使用。

100000000像素個數級別的SVS病理圖片標注

1000幀數的視頻標注

規范的標注流程

Pair提供了自定義配置文件功能，實現標注流程規范化。用戶可高度自定義標簽命名、標注層級、標注附屬功能（連接線、測量角等）、目標屬性等，標注者只需一鍵拖入配置文件，即可應用到軟件，並遵從該規則進行標注。配置文件可以有效避免標注人員因誤操作或個人習慣不同而引發的混亂，如不同醫生可能會對同一器官有不同的標簽命名等。此外，同一項目統一配置文件，有利於科研人員對標注信息的高效讀取。

Pair支持完全自定義的標簽命名，並提供了父子兩級的標簽層次管理，便於對標注內容的結構化管理。例如：父級標簽可用於定義標注任務：“分割”、“目標檢測”、“關鍵點”等；每個父級標簽下的眾多子級標簽，可以用於定義具體的標注內容，例如“關鍵點”下可以有“點1”、“點2”子標簽。

高度自定義的配置文件，綁定標簽和標注功能，具有父子兩級標簽

用戶可通過配置文件將標簽和標注功能關聯綁定，例如：將“目標檢測”與“Rectangle”功能綁定、將“分割”與“Polygon”綁定、將“關鍵點”與“Landmark”綁定，當用鼠標選中標簽欄里的標簽時，標注功能會自動跳轉到對應的功能項，有效提高混合標注時的提高效率，減少誤操作。

標簽和標注功能自動綁定

配置文件還提供目標屬性模塊，用戶可在該模塊自定義一個目標屬性的模板，例如患者姓名、性別、年齡、診斷描述等內容，在標注時可使用該模板記錄標注目標對應的文本信息。

目標屬性可以方便醫生錄入各種臨床信息

流通安全保障

Pair在標注流程期間，為影像、標注和AI模型提供加密功能，保證數據安全流通。加密過后的數據和標注只能在Pair中打開，保障研究者的數據安全，防止數據外泄；AI模型轉換后的加密aia文件，只能用於Pair標注輔助用途，保護模型擁有者的產權。

完善的教程

軟件內置中英雙語使用教程，以各個標注功能為主線展開介紹。另有AI模塊使用說明和Pair標注結果讀取說明，方便開發者即查即用。B站上有持續更新的教程視頻介紹，以每個大模塊展開介紹，讓標注者快速上手，降低培訓成本和時間。

完善的內置教程

詳細的文檔手冊

豐富的在線視頻資源

大家對Pair的反饋

目前，Pair已具有較多的使用受眾，包括海內外超過50所知名院校，也希望能得到大家更多的建議和指點。

試用Pair軟件的部分院校名單

聯系方式

更多詳細資料，可關注Pair微信賬號和B站官方賬號

即刻體驗與試用

以下為軟件的【下載鏈接】，歡迎參與超長期試用。我們提供的是堅果雲下載鏈接，下載速度遠快於百度雲盤小水管~

下載鏈接內不僅提供Pair的安裝包，還有Pair的AI模型文件和示例測試圖像等資源，方便體驗者即刻體驗AI輔助標注帶來的便捷性。

https://www.jianguoyun.com/p/DUQd8gcQh-n1CBiLvcgD

以下為Pair往期教學使用視頻，歡迎點贊、投幣、收藏一鍵三連。

https://www.bilibili.com/video/BV1G64y1F79Xhttps://www.bilibili.com/video/BV1sa411A7nHhttps://www.bilibili.com/video/BV1QD4y1Q7jyhttps://www.bilibili.com/video/BV1ez4y1k7as

團隊介紹

Pair由深圳大學醫學部醫學超聲計算實驗室（Medical Ultrasound Image Computing Lab, MUSIC)的倪東教授和楊鑫博士等帶隊研發。團隊成員10余人，歷時近2年，目前仍在持續大幅優化中。從研發開始，Pair就定位於解決醫學影像標注軟件所長期存在的問題，形成行業內的基礎、重要軟件，推動醫學影像AI的基礎建設。Pair自2020年7月年於MICS大會亮相以來，收到大量反饋與好評，也得到了很多重要的指導，發現了更多值得解決的問題。Pair會繼續保持每月更新優化的進度，追求對標注功能設計的極致專業。