医療画像 2D 画像 アノテーションと納品
医療画像のチームは TjMakeBot で生の 2D 画像 データを、検収可能でバージョン付きのデータセットと学習済みモデルに変換します。各工程に人的ゲートと監査可能なエビデンスがあります。
何をアノテーションするか
医療画像 2D 画像 データ向けのバウンディングボックス、ポリゴン、OBB、キーポイント、セグメンテーション、3D ボックス、6D 姿勢を、単一プロジェクト・単一ラベル体系で。
パイプラインと品質
自動プリラベリングが候補を提示し、レビュアーが人的ゲートで承認／差戻し。品質レポートはルールセット・バージョン・指標口径を明示します。
納品とエビデンス
データセットのバージョンを固定し、COCO を書き出し、第三者が再計算できるエビデンスバンドル（指標＋口径＋バージョン＋チェックサム）を納品します。