# mybloger

**Repository Path**: pridelzh/mybloger

## Basic Information

- **Project Name**: mybloger
- **Description**: 这是我们的源代码，有需要的自取
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 3
- **Created**: 2025-04-29
- **Last Updated**: 2025-12-03

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 医标智绘 - 医学影像标注与分析平台

医标智绘是一个基于Django开发的医学影像标注与分析平台，集成了多种先进的AI模型，为医学影像的标注、分析和管理提供全面解决方案。支持常规医学影像、DICOM格式、WSI全切片影像等多种医学影像格式。

## 项目概述

医标智绘平台旨在解决医学影像数据标注和分析的难题，通过集成SAM（Segment Anything Model）、YOLO等先进AI模型，实现医学影像的智能标注、分割和检测。平台支持多种医学影像格式，包括常规图像、DICOM医学影像、WSI全切片病理影像等，同时提供COCO和YOLO格式的数据导出功能，方便用户进行后续的深度学习模型训练。

## 主要功能

### 用户管理
- 用户注册、登录和个人资料管理
- 头像上传和个人信息编辑

### 图像管理
- 多格式医学影像支持：常规图像、DICOM、WSI全切片
- 图像上传和分类管理
- 文件夹创建和管理
- 公共资源库共享

### 标注功能
- 多种标注工具：矩形、圆形、多边形、自由绘制
- AI辅助标注（基于SAM模型）
- 交互式标注和自动勾勒
- 相似目标查找
- 标注历史管理

### 数据导出
- COCO格式导出
- YOLO格式导出
- 批量导出功能

### 任务管理
- 任务创建和分配
- 任务进度跟踪
- 任务审核流程

### 社区功能
- 医学病例讨论
- 技术交流
- 数据集共享
- 问答求助

### AI模型集成
- SAM（Segment Anything Model）集成
- YOLO目标检测集成
- T-Rex API集成
- WSI智能分析和处理
- DICOM影像智能识别

## 技术架构

### 后端
- Django 5.1.6
- SQLite3 数据库（默认配置，支持直接迁移）
- Django REST framework
- 模型权重相对路径化，便于部署

### 前端
- HTML/CSS/JavaScript
- Bootstrap 5
- jQuery

### AI模型
- SAM (Segment Anything Model) - 模型权重相对路径化
- YOLO v5/v8 - 模型权重相对路径化
- T-Rex API
- OpenSlide (WSI全切片支持)
- OpenSeadragon (高性能图像查看器)

### 第三方集成
- DeepDataSpace API
- T-Rex API
- OpenSlide (WSI处理)
- OpenSeadragon (图像查看器)

## 技术特性

### 数据库配置
- **默认使用SQLite3**：无需额外配置，支持直接迁移
- **模型权重相对路径化**：便于项目部署和迁移
- **智能缓存机制**：WSI切片和DICOM影像的智能缓存

### 医学影像支持
- **多格式兼容**：常规图像、DICOM、WSI全切片
- **高性能处理**：瓦片化加载、内存优化
- **专业级查看器**：OpenSeadragon集成，支持平滑缩放

## 安装指南

### 环境要求
- Python 3.8+
- SQLite3（默认配置，无需额外安装）
- CUDA支持（推荐用于AI模型加速）
- OpenSlide（用于WSI全切片支持，可选）

### 安装步骤

1. 克隆项目
```bash
git clone <项目仓库URL>
cd mybloger
```

2. 创建并激活虚拟环境
```bash
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source .venv/bin/activate
```

3. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

4. 配置数据库
   - 默认使用SQLite3，无需额外配置，支持直接迁移
   - 如需使用MySQL，请修改`mybloger/settings.py`中的数据库配置

5. 迁移数据库
```bash
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
```

6. 创建超级用户
```bash
python manage.py createsuperuser
```

7. 下载AI模型文件
   - SAM模型：下载`sam_vit_b_01ec64.pth`到`models/`目录
   - YOLO模型：下载`yolov5s-seg.pt`和`yolov8s.pt`到`models/`目录
   - 模型采用相对路径配置，便于部署和迁移

8. 运行开发服务器
```bash
python manage.py runserver
```

## 使用指南

### 基本流程

1. **注册/登录**：访问首页，注册新账户或登录已有账户
2. **上传医学影像**：
   - 支持常规图像格式（JPG、PNG等）
   - 支持DICOM医学影像格式
   - 支持WSI全切片病理影像格式
3. **创建文件夹**：组织图像到不同的文件夹中
4. **标注图像**：
   - 手动标注：使用矩形、圆形、多边形等工具
   - AI辅助标注：使用SAM模型进行智能分割
   - 交互式标注：点击目标区域进行智能标注
   - WSI标注：支持超大病理切片的标注
5. **导出数据**：将标注结果导出为COCO或YOLO格式
6. **社区交流**：在论坛中分享病例、讨论技术问题

### 高级功能

- **多格式医学影像处理**：支持常规图像、DICOM、WSI全切片
- **批量处理**：批量上传、标注和导出
- **任务管理**：创建标注任务并分配给团队成员
- **模型仓库**：访问和使用预训练的AI模型
- **数据集共享**：将标注好的数据集共享给社区
- **WSI智能分析**：超大病理切片的智能分析和标注
- **DICOM影像处理**：医学DICOM影像的读取、转换和标注

## 项目结构

```
mybloger/
├── annotation/            # 图像标注应用
├── app01/                 # 主应用（用户界面、图像管理等）
│   ├── wsi_*.py          # WSI全切片处理模块
│   ├── dicom_utils.py    # DICOM医学影像处理
│   └── templates/        # WSI和DICOM相关模板
├── author/                # 用户认证和管理
├── blog/                  # 博客功能
├── dds_integration/       # DeepDataSpace集成
├── demo1/                 # 演示功能
├── media/                 # 用户上传的媒体文件
│   ├── wsi_cache/        # WSI切片缓存
│   └── wsi_files/        # WSI文件存储
├── models/                # AI模型权重文件目录
├── mybloger/              # 项目配置
├── static/                # 静态文件
n│   └── openseadragon/    # OpenSeadragon图像查看器
├── templates/             # 模板文件
├── trex_integration/      # T-Rex API集成
├── YoloCellCounter/       # YOLO细胞计数功能
├── wsi_*.py              # WSI处理相关脚本
├── manage.py              # Django管理脚本
├── requirements.txt       # 项目依赖
└── db.sqlite3            # SQLite数据库文件
```

## API参考

平台提供了多个API端点用于图像标注和分析：

### 常规图像标注API
- `/annotation/shapejsondata/<image_id>/<type>` - 保存形状标注数据
- `/annotation/analyze/<image_id>/<type>/` - AI模型分析图像
- `/annotation/interactive/<image_id>/` - 交互式标注
- `/annotation/find_similar_objects/<image_id>/` - 查找相似目标
- `/annotation/export/<image_id>/<format_type>/` - 导出标注数据

### WSI全切片API
- `/app01/wsi/<wsi_id>/` - WSI切片查看器
- `/app01/wsi/tile/<wsi_id>/<level>/<x>/<y>/` - 获取WSI瓦片数据
- `/app01/wsi/annotation/<wsi_id>/` - WSI标注管理
- `/app01/wsi/analyze/<wsi_id>/` - WSI智能分析

### DICOM影像API
- `/app01/dicom/<dicom_id>/` - DICOM影像查看
- `/app01/dicom/convert/<dicom_id>/` - DICOM格式转换
- `/app01/dicom/metadata/<dicom_id>/` - 获取DICOM元数据

## 贡献指南

欢迎对项目进行贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork项目
2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some amazing feature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. 创建Pull Request

## 许可证

本项目采用 [LICENSE](LICENSE) 许可证。

## 联系方式

如有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：

- 邮箱：pridelizihao@foxmail.com
- 项目主页：[项目URL]

## 致谢

- [Segment Anything Model (SAM)](https://github.com/facebookresearch/segment-anything)
- [YOLO](https://github.com/ultralytics/yolov5)
- [Django](https://www.djangoproject.com/)
- 所有贡献者和用户