Аннотация
Разработка алгоритмов глубокого обучения в цифровой патологии требует значительных объёмов качественно аннотированных микроскопических изображений. Однако процесс аннотирования сопряжён с рядом трудностей: высокая стоимость, технические ограничения и отсутствие стандартизированной номенклатуры. Настоящая статья систематизирует подходы к аннотированию гистологических и цитологических изображений, рассматривает типовые задачи, уровни аннотации и форматы представления данных. Представлены примеры из практического опыта авторов, включая использование облачных платформ, стратегии предварительной фрагментации изображений, а также рекомендации по обеспечению качества и воспроизводимости аннотаций. Работа призвана способствовать стандартизации процессов разметки и эффективному обучению нейросетевых моделей в медицине.Литература
Array