《表1 U-Net模型具体参数》

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《基于深层神经网络的医学图像半自动绘画标注系统设计研究》

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图2为医学图像半自动绘画标注系统的整体架构，其中主要包含浏览器、服务器、数据可和机器学习服务。系统在构建时主要需要选择3个部分，分别为客户端、通信方式和机器学习模型。客户端选择的是基于Web的网页应用，这种方式的主要优势在于不需要进行安装，能够跨平台操作，简单方便，并且更新迭代速度比较快[5]。使用RESTful API作为服务端和客户端的通信方式，使用的格式为JSON，这种方式有助于计算机进行处理，而且简洁、易于阅读，选择HTTPS作为通信协议，因为其安全性更高[6]。机器学习模型使用深层神经网络中的U-Net模型，该模型的网络形状像U，主要有2个组成部分，分别为收缩路径和扩展路径[7]。文章所使用的U-Net模型具体参数如表1所示。