원본 슬라이드 좌표에서 각 조직 클래스에 속하는 범위를 분할 영역으로 라벨링하세요.
학습 작업에 명시적 경계가 필요하면 다각형으로 형태학적 영역의 윤곽을 그리세요.
정의된 클래스 체계에 따라 조직학 이미지의 조직 영역을 라벨링해 계산 병리학 분할 모델의 학습 예제를 만드는 작업입니다.
네. 고정된 라벨 목록에 한정되지 않고 프로토콜에 맞는 조직 유형, 구획, 속성을 정의할 수 있습니다.
네. 타일 기반 탐색으로 원본 슬라이드에서 넓은 조직 맥락과 세부 영역을 오가며 작업할 수 있습니다.
마스크는 라벨링된 영역을 표현하고 윤곽은 경계를 명시적으로 추적합니다. 모델과 어노테이션 지침에 맞는 기하 형태를 선택하세요.
프로토콜의 불확실성 규칙과 검토 댓글로 모호한 전이 영역을 처리하세요. 전문가 검토로 승인할 클래스와 경계를 결정할 수 있습니다.
네. 전경 구분이 필요한 데이터셋에 조직 또는 배경 클래스를 정의하고 슬라이드 가장자리와 빈 영역에 일관된 규칙을 적용하세요.
SVS, AVS, NDPI, SCN, BIF, SVSLIDE, 타일 TIFF, 단일 파일 OME-BigTIFF 슬라이드 등을 지원합니다. 타일 기반 탐색으로 큰 슬라이드를 다양한 확대 수준에서 확인할 수 있습니다.
검토자는 슬라이드 맥락에서 세포나 조직 경계를 확인하고 불확실한 영역을 논의하며 설정된 워크플로로 수정을 요청합니다. 공유 클래스로 어노테이션 프로토콜을 일관되게 유지합니다.
네. 병리 라벨은 원본 전체 해상도의 래스터 좌표 공간을 유지합니다. 필요한 어노테이션 데이터에 따라 COCO, YOLO, Unitlab 통합 내보내기 형식 등을 사용할 수 있습니다.
