医学影像标注平台科研闭环：采集脱敏、勾画盲审、组学训练与增量分开验收

2026年10月仍要把标注写成科研基础设施

医院科研处和算法公司在同一周里问的往往是同一句话：影像离开 PACS 之后，谁对标签负责，同一批勾画能不能送进放射组学和深度学习，换了标注员之后别人还能不能复现。北京朗慧科技有限公司（品牌 LumeSage）把这条链收成可演示的产品：用户手册中的名称是「大数据人工智能科研平台 / 医学影像人工智能标注与算法分析平台」，公开入口是 医学影像标注平台。它要解决的不是再做一个阅片器，而是把采集、治理、勾画、审核、组学、训练和 Word 报告放在同一套权限边界里。

观测窗口取 2026 年 10 月 2 日。这一天值得单独写，是因为两条线索已经不能再分开讲。一条是手册里已经能走通的放射影像科研闭环：DICOM 采集、数据集、VOI 勾画、单盲或多盲、Pyradiomics 特征与十四种机器学习、分割检测分类训练、模型库和一键报告。另一条是 2026 年 9 月 20 日的核算沟通稿：在旧放射平台之外，单列多模态插件、MDT 协同、Git 式标签版本、三级审核、考试框架、数据集血缘、结构化报告引擎、质控中心以及 YY/T 1833 过程记录。采购最容易出错的地方，就是把第二条写成第一条已经上线。本文只把手册步骤写成可核对流程，合同范围以双方确认的清单为准。

公开论文提供的是方法坐标，不是本院疗效。van Griethuysen 等人在 Cancer Research（2017）发表的 PyRadiomics，把影像特征提取做成可复现工具；Isensee 等人在 Nature Methods（2021）发表的 nnU-Net，说明医学分割的增益很大一部分来自训练协议而不是再发明一个骨干；Kirillov 等人的 Segment Anything（ICCV 2023）和 Ma 等人的 MedSAM（Nature Communications，2024）把交互式分割推进到基础模型；OpenAI 的 HealthBench（arXiv:2505.08775，2025）则用医师撰写的准则给开放生成打分。标注平台要接住的，是这些工作共同的隐含前提：标签、切分和过程记录必须能被下一个人复核。

手册里已经能走通的七段闭环

第一段是把影像请进项目。数据采集角色使用 HY-小采（手册版本 V1.2.1，运行环境为 Windows）做对接采集或本地采集，并在上传前脱敏。对接采集按 PACS 模板抽取，本地采集从终端磁盘读取。手册写明非 DICOM 不上传。这一步的验收句不是「能连上 PACS」，而是：抽取条件、脱敏字段和进入哪一个数据集，三件事能在同一条记录里对上。

第二段是数据治理。数据集分成个人研究与合作研究。合作研究共享影像与临床、隔离勾画，可以分享并做盲审；锁定之后只读。临床变量支持 Boolean、Number、String、File，层级是 Patient、Study、VOI。科研处真正要的三级表，往往就是这三层：病人级基线、检查级序列、病灶级标签。没有这三层，后面的组学特征就无法和临床终点对齐。

第三段是勾画。阅片侧提供窗宽窗位预设、测量、PET-CT 融合，以及在 CT、MR、PT 且序列不少于 50 层时的 MPR：左侧三维，加上冠状、矢状、轴位。勾画工具包括自由画笔、矩形、椭圆、拟合、套索、按毫米的自动扩展、MASK 涂抹与擦除、交互式分割阈值、自动追踪、插值、锚定点、调色板、VOI 多级命名、复制粘贴，以及快捷键 Q 隐藏全部轮廓。工具名单本身不构成质量，质量来自命名规则和审核状态。

第四段是 AI 预标注。手册记载一百八十余个预训练分割模型，覆盖肺、肝、肾、气道、骨骼、血管等结构，输入为 CT、MR、PET，输出 Mask 或 Contour，推理使用 GPU，结果可在 MPR 中看三维。预标注是初稿，不是金标准。人机修订发生在同一套 VOI 上，审核员看到的应是修订后的轮廓，而不是模型自报的置信度。

第五段是审核。单盲与多盲用来把勾画和审核人分开。标注状态未完成时，样本不应进入下游分析。合作研究锁定后只读，是为了挡住「分析做完又回去改轮廓」这种无法写进论文方法学的动作。下载侧支持影像 dicom 或 nii.gz、临床 Excel、勾画 txt、nrrd 或 nii.gz；下载包有效期十五天，打包过程中不要重复发起打包。

第六段是分析。放射组学调用 Pyradiomics，手册按当时版本记载特征规模为一千六百八十八项，支持二维与三维；稳定性用 ICC；划分用随机法或五折、十折；可以并入临床变量；降维包括方差阈值、SelectKBest 与 Lasso；特征分析包括 PCA、相关与聚类；分类器列出十四种：KNN、SVM、XGBoost、GBM、BernoulliNB、GaussianNB、决策树、LDA、随机森林、逻辑回归、ADABoost、MultinomialNB、SGD、MLPClassifier。指标包括 Recall、Precision、F1、Support、混淆矩阵、ROC 与 AUC。

第七段是深度学习与报告。训练支持二维与三维，任务为分割、检测、分类和影像分类；过程中可见 Loss、Dice、FROC、ROC、AUC；可以终止，并把最优点写入模型库。模型库持久化权重、代码、关联数据与 checkpoint，按课题组隔离。报告侧：组学生成英文论文式 Word，深度学习按任务类型生成 Word。这七段在同一权限体系里走完，才叫闭环。单独买一个勾画网页，论文方法学仍然写不出来。

角色把闭环拆成可追责的四个人

手册中的角色是数据采集、数据治理、课题组管理员、平台管理员。数据采集对上传与脱敏负责，数据治理对数据集、出入组和临床变量负责，课题组管理员对成员、分享和盲审策略负责，平台管理员对账号与运行边界负责。四个角色叠在同一个人身上时，演示会很快，审计会失败：同一个人既能改轮廓又能导出训练集，论文里的「独立审核」就无法向伦理或信息科解释。

多中心合作研究是这套角色设计的主要场景。影像与临床可以共享，勾画必须隔离，否则中心 B 会看见中心 A 的轮廓，盲审失去意义。分享链接和锁定状态要一起看。只分享不锁定，分析开始后仍有人改标签；只锁定不记录版本，事后无法回答「锁定的是哪一版轮廓」。Git 式标签版本出现在 2026-09-20 核算稿里，属于增量能力，不应写成手册已经交付的功能。现网验收先看锁定、只读和导出包，增量验收再看版本图。

报价增量为什么不能写进「现已具备」

2026 年 9 月 20 日的核算沟通稿把底座增量分成十四个二级类，其上再加七类模态插件。底座里与闭环直接相关的，包括多模态插件架构、级联工作流、三级审核、数据集版本与血缘、结构化报告引擎、质控中心、YY/T 1833 过程记录、安全增强和约三十人并发。这些条目描述的是旧放射平台之外要新建的范围，不是手册目录的同义词。具体是否纳入，只看双方确认的清单。本页不列出任何金额，也不把未确认的增量写成已经上线即可。

因此建议在招标文件里分两列。第一列「演示必看」：HY-小采上传一条脱敏后的 DICOM 研究，进入合作研究数据集，完成一次勾画、一次盲审、一次组学或一次分割训练，并下载 Word。第二列「增量另立项」：病理 WSI、视频、生理时序、医疗文本、跨模态组合、MDT 实时协同、考试沙箱、图数据库血缘。两列混在同一条「全部包含」里，验收时一定会在某一模态上停住。报价编制单位在表内另有记载，对外合同主体是北京朗慧科技有限公司，品牌用 LumeSage，不要把核算表上的编制单位写成公开主品牌。

和医疗数据卡、Medical Gate 怎么接

标注平台产出的是带版本的标签和可导出的训练集，不是已经可以对外销售的数据包。要把标签变成可合同数据，还需要 医疗专家数据 的医师终审口径，以及 数据集 上的数据卡：许可、人群、标注规程、已知偏差。若标签要服务于模型上线前的门禁，入口在 医疗模型评测，产品名是 Medical Gate。Medical Gate 讨论的是私有题、准则和过程记录，不把公开榜分数写成购买之后的承诺。

HealthBench 约五千段对话、二百六十二名医师、约四万八千条准则，说明「一个总分」已经不够。标注平台这边对应的动作更具体：盲审差异、ICC 不稳定的特征、训练被终止前的最优点，都应该能回到数据集，而不是只留在某次实验的截图里。MedBench v4（arXiv:2511.14439）和 v5（arXiv:2606.24155）把安全、多模态和过程审计分开汇报，对标注项目的启示是同一句：影像标签、文本标签和拒答样本不要混成一个准确率。

询盘时请写明的六件事

演示可以在四十五分钟内看完闭环，但排期取决于模态和是否需要对接院内部署。请在文末表单里写明：模态是 CT、MR 还是 PET；数据在院内还是可脱敏后离线；要验收的是勾画、组学、深度学习中的哪一段；合作研究要不要盲审；是否把 2026-09-20 报价里的某一插件列入本次范围；联系人是信息科、科研处还是算法负责人。不要在表单里粘贴患者姓名、住院号或影像号。

电话 +86 15010400907，邮箱 date@lumesage.com，微信 langhuiai，商务对接罗坤。地址：北京 · 北京大学科创园 B 栋 301 房。也可以直接打开 标注平台预约演示。本页不构成医疗器械宣传，不承诺勾画或训练之后诊断指标上升。特征数与模型数来自手册，实施时以双方确认的版本说明为准。

信息科与方法学共同要看的边界

信息科关心的是数据出不出院、账号能不能追到人、导出包会不会长期留在浏览器下载目录里。方法学关心的是同一病人会不会同时出现在训练和测试、轮廓改过之后特征有没有重算、报告里的 AUC 能不能回到某一次任务编号。两边的问题其实指向同一条记录：数据集标识、锁定状态、任务参数和导出时间。平台若只在界面上「能点下去」，却不能把这四项放进导出说明，论文返修时会在方法学段落卡住，等保或院内审计时会在导出环节卡住。

因此本文把闭环定义成可复述的顺序，而不是功能清单的长度。采集必须先于治理，治理必须先于勾画，勾画必须先于审核，审核通过之后才进入组学或训练，报告必须能引用任务编号。任何一步允许跳过，后面的自动化都会把错误放大。AI 预标注尤其如此：一百八十余个模型能缩短初稿时间，但不能代替审核状态。把预标注结果直接送进十四种分类器，得到的是「模型描过的边界」上的特征，不是医师确认过的边界上的特征。这个区别必须写进课题方法学，也应该写进采购验收的第一页。

现网手册还有一条容易被售前忽略的限制：暂不支持视频类型影像分析。超声电影、内镜录像、OCT 视频若出现在需求里，应归到 2026-09-20 核算稿的视频插件，而不是归到今天就能演示的 MPR。MPR 要求的是 CT、MR 或 PT，且序列不少于五十层。层数不够时，三维查看不可用，这不是故障，而是入口条件。验收脚本应准备一套满足层数的序列和一套不满足的序列，分别记录界面反馈。

与 数据卡 衔接时，建议至少冻结四项：模态与设备来源的文字描述、标注规程版本、训练与测试的划分规则、已知不能外传的字段。Medical Gate 若要使用这批标签做门禁，还要另外说明题目是否来自公开评测集。公开题可以用来对照方法，不能用来代替私有验收。LumeSage 在评测页上的口径是：公开榜是需求地图，合同门禁看私有题、医师准则和过程记录，不承诺购买数据或通过标注之后分数上升。

把这篇当成演示脚本而不是宣传页

建议课题组在会前用一页纸写下自己的终点：要的是一篇组学论文的特征表，还是一个可重复训练的分割模型，还是一套能交给多中心的盲审流程。三种终点都能从同一平台进入，但演示顺序不同。组学终点应优先看特征数、ICC、交叉验证和 Word 报告是否引用同一任务。分割终点应优先看预标注、人工修订、Dice 曲线和模型库隔离。多中心终点应优先看合作研究、勾画隔离、锁定只读和十五天导出包。会后再决定要不要把报价稿里的血缘、质控中心或三级仲裁列入下一期。

这样写的好处是询盘信息足够排期。只写「想了解标注平台」也可以提交，但邮件往返会多一轮。写明模态、是否院内部署、终点是组学还是训练、是否包含报价增量，商务可以判断该由采集演示、算法演示还是采购对照来响应。表单、二维码和电话都在文末，兴趣类型会记为平台咨询，便于和数据卡、Medical Gate 的线索分开处理。请勿上传影像本身。需要样本时，双方应另走脱敏与授权，而不是夹在询盘附件里。

一次课题从立项到报告的责任顺序

假定某胸部 CT 回顾性研究要比较两组患者的瘤周特征。顺序应当是：伦理与院内数据使用许可先于导出；HY-小采按模板抽取并脱敏，非 DICOM 不进入；数据治理建立合作研究数据集，病人级写入分组与终点，检查级挂上序列，病灶级留给 VOI。标注员使用预标注生成初稿后修订，审核员在盲审界面确认，锁定后才允许提取一千六百八十八项特征、计算 ICC、做 Lasso 与交叉验证，最后生成英文论文式 Word。若终点改成分割模型，则在锁定后进入训练，观察 Dice，把最优点放入按课题组隔离的模型库。两条路共用前半段，后半段不要互相覆盖参数。

这个例子故意不写诊断结论。平台输出的是特征表、曲线和报告草稿，临床解释属于课题组与医师。公开页也不会给出「因此准确率达到某一分数」的句子。若合作方希望用这批标签去评测基础模型，应把标签规格交到 Medical Gate，单独约定私有题是否允许模型方接触、接触多久、能否用于训练。标注平台的导出包有效期十五天，适合课题内部交接，不适合当作长期对外分发渠道。长期分发应走数据卡上的许可字段。

采购对照时，请把「现网闭环」和「报价增量」写成两份附件。现网附件用手册步骤编号验收：采集、治理、勾画、盲审、组学或训练、报告、下载。增量附件只列入本次真的要买的模块，例如只要质控中心与过程记录，就不要把视频插件和眼底光学插件一并写进同一验收日。并发若写「约三十人」，那是核算稿中的性能目标，要用院内账号实测，而不是用宣传页上的同时在线人数代替。安全项里的字段级脱敏、敏感操作熔断、异常告警和 MFA，同样属于增量栏目，与 HY-小采现有脱敏不是同一个验收对象。

方法学附录建议固定五句话，写进标书或开题：数据如何离开 PACS；哪些字段被去除；轮廓由谁绘制、谁审核；训练与测试如何按病人划分；报告中的指标对应哪一次任务编号。这五句话都能在平台的角色、锁定和导出里找到对应动作。找不到对应动作的句子，不要先写进论文。LumeSage 提供的是把这五句话变成可演示步骤的产品，加上可另行约定的专家数据与评测门禁，而不是代替伦理批件或器械注册。

若课题组已经有历史勾画，迁移时要问三件事：旧轮廓是 Mask 还是 Contour；命名能否映射到 VOI 多级结构；锁定前是否允许修订。能映射的，进入合作研究后按新规程盲审。不能映射的，应单独立项清洗，不要在正式数据集里边用边改。模型库中的历史 checkpoint 也要注明对应的数据版本。没有版本号时，至少在实验记录里写下导出包的生成日期和数据集锁定日期，避免半年后无法解释曲线。

文末可以直接提交询盘。建议附上科室、模态、大致例数区间（区间即可，不要贴明细）、希望两周内看演示还是需要院内部署评估、以及是否要对照 2026-09-20 核算稿。我们按平台咨询回复，一个工作日内给出可核对的下一步，而不是一份无法落地的功能堆砌。相邻文章会分别展开采集、组学，以及标签如何进入数据卡与 Medical Gate。

再补一条容易漏掉的接口：组学 Word 与深度学习 Word 都是课题草稿，不是可以对外发布的临床报告。草稿用于组内讨论和论文方法学备忘，页眉页脚不应印成院内正式诊断文书，也不应替代伦理批件里已经写明的数据用途。若合作方要求加盖「临床报告」字样，应先回到信息科和医务处，而不是在导出模板里自行加一行抬头。演示时请同时打开任务列表和 Word，核对编号是否一致，不一致就不要把该文件放进验收包。编号对不上的草稿，退回任务页重出。重出之后再核对一次，仍对不上就停止把该稿放进验收包，并在验收记录里写下退回原因。草稿里的表格应能指回任务编号、特征集或权重版本。若指不回去，宁可不把数字贴进标书。模型库按课题组隔离，意味着跨课题组复用权重必须重新授权，不能靠拷贝目录完成。这条和数据卡上的许可字段是同一纪律，只是一个管权重，一个管样本。Medical Gate 若引用该权重做对照，也要写明权重对应的数据锁定日期，避免门禁题目和训练样本悄悄重叠。公开评测集可以出现在讨论里，不能出现在「因此本院已达到某一名次」的句子里。

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