Encord führt natives Labeling für MCAP und Zeitreihen ein und erweitert die Tools für medizinische Bildgebung

MCAP-Aufzeichnungen und Zeitreihendaten

Laut Encord protokollieren Robotersensoren mit unterschiedlichen Raten, und ein bildbasiertes Labeling zwingt sie in ein einziges Raster. Das erfordert eine Diskretisierung und kann dazu führen, dass Labels von den Daten abweichen. Encord ermöglicht es Teams nun, MCAP-Dateien genau so hinzuzufügen, wie sie aufgezeichnet wurden, entweder per direktem Upload oder aus dem Cloud-Speicher.

Nach Angaben des Unternehmens entfällt damit der Aufbau einer Extraktions-Pipeline, ebenso wie deren Überarbeitung, wenn sich Sensoren ändern. Die wichtigsten Sensorströme erscheinen auf einer durchgehenden Zeitachse, auch wenn sie zu unterschiedlichen Zeitpunkten starten oder mit verschiedenen Raten laufen. Labels sind an die eigenen Zeitstempel der Aufzeichnung gebunden, sodass laut Encord keine Versätze korrigiert werden müssen, bevor die gelabelten Daten ins Training gehen.

Die MCAP-Unterstützung befindet sich in der Beta-Phase und wird pro Workspace aktiviert. Kunden müssen sich dafür an ihr Account-Team wenden.

Encord unterstützt zudem den Upload von Zeitreihendaten. Manche wichtige Momente zeigten sich nur in Signalen, so das Unternehmen, etwa als Spitze im Gelenkdrehmoment, wenn ein Greifvorgang fehlschlägt, oder als Phase starken Bremsens in einer Geschwindigkeitskurve. Nutzer können diese Momente als Zeitbereiche labeln, neben den Kamera- und LiDAR-Daten, die zeigen, was zu dieser Zeit geschah. Die Account-Teams helfen bei der Einrichtung.

Weniger Klassen pro Workflow-Stufe

Für Projekte mit langen Ontologien oder Workflows, die spezialisierte Durchläufe erfordern, können Teams bei Encord jetzt festlegen, welche Klassen jede Annotations- und Review-Stufe bearbeiten darf und welche sie gar nicht sehen soll.

• Fokussierte Stufen: Annotatoren sehen nur das, wofür ihre Stufe zuständig ist, sodass langes Scrollen durch eine umfangreiche Ontologie und die Wahl der falschen Klasse entfallen.
• Spezialisten, wo nötig: Fachannotatoren und Reviewer können ausschließlich an den für sie relevanten Klassen arbeiten, ohne ganze Aufgaben nach ein paar Labels durchsuchen zu müssen.
• Gesperrte frühere Labels: Spätere Stufen können Labels für Klassen außerhalb ihres Zuständigkeitsbereichs nicht ändern.

Die Funktion ist in der Beta-Phase und wird schrittweise für alle Teams ausgerollt. Teams, die sie früher benötigen, können sich an ihr Account-Team wenden.

Verbesserungen für DICOM- und NIfTI-Labeling

Encord hat das DICOM- und NIfTI-Labeling in Projects verbessert. Radiologen können Scans in schrägen Ebenen mit zeitlicher Navigation betrachten und 4D-NIfTI-Scans über alle Achsen labeln. Mit Intensitätsprojektionen (MIP, MinIP und AIP) lässt sich die Gewebedichte ablesen, und für jede ausgewählte Region können HU- und Dichtewerte geprüft werden. Die Annotation über MPR-Ansichten hinweg soll flüssiger laufen, mit mausfreundlicher Bedienung und schnellerem Bildaufbau. Dieser Teil befindet sich in der Beta-Phase und wird auf Anfrage aktiviert.

Auch das Finden von Scans und der Wechsel zwischen ihnen haben sich verändert:

• Teams mit Curation oder der vollständigen Plattform können DICOM- und NIfTI-Daten in Explore nach Metadaten filtern, eigene Embeddings für Suche und Filterung einbringen und echte Bildframes als Vorschaubilder ansehen.
• Die Option "Preload Next Task" in den Projekteinstellungen lädt die nächste Aufgabe in der Warteschlange im Hintergrund herunter, sodass Radiologen zwischen den Aufgaben nicht auf das Laden von Dateien warten müssen.
• Cloud-synchronisierte Ordner unterstützen jetzt NIfTI-Dateien, sodass neue Daten automatisch in Annotationsprojekte importiert werden können.

Weitere Änderungen im Release

Encord nennt außerdem mehrere kleinere Verbesserungen:

• Polygone: Ein Polygon mit getrennten Teilen lässt sich in separate Objekte aufteilen (Rechtsklick > Split polygon oder Shift+P). Eckpunkte können an benachbarten Polygonen einrasten, damit gemeinsame Kanten exakt übereinstimmen. Das Einrasten wird unter Settings > Drawing aktiviert.
• Quader: Die Interpolation von Quadern in 3D-Szenen hängt nicht mehr von versteckten Hotkeys oder Rechtsklick-Menüs ab. Nutzer aktivieren dafür Auto-interpolate, was laut Encord bei einer häufigen LiDAR-Labeling-Aufgabe Zeit spart.
• Issue-Review: Der Issue-Bereich hat ein übersichtlicheres Layout, Threads öffnen sich nur, wenn ein Issue oder sein Objekt ausgewählt ist, und neue Filter zeigen nur Issues zum ausgewählten Objekt oder nur Ablehnungen.
• Custom Agents: Ab dem encord-agents SDK v0.2.10 sendet Encord Custom Agents eine signierte Benachrichtigung, wenn Aufgaben bereitstehen, sodass sie nicht mehr per Polling nach Arbeit suchen müssen.

Was das für Teams bedeutet

Encord stellt das Release als Beitrag dazu dar, Rohdaten schneller und einfacher in trainingsfertige Daten zu verwandeln. Für Robotik-Teams besteht die wichtigste Änderung darin, dass Aufzeichnungen und Signale in dem Format gelabelt werden können, in dem sie erfasst wurden, wobei die Labels an die ursprünglichen Zeitstempel gebunden sind. Für Teams mit großen Ontologien oder spezialisierten Reviewern soll die Klassenauswahl pro Stufe Fehler und unnötigen Aufwand verringern. Teams in der medizinischen Bildgebung erhalten Werkzeuge, die auf schnelleres Befunden und weniger Wartezeit zwischen den Aufgaben abzielen.

Mehrere der größeren Funktionen, darunter MCAP, die Klassenauswahl und die DICOM- und NIfTI-Verbesserungen, befinden sich in der Beta-Phase und erfordern eine Anfrage beim Account-Team oder das Abwarten des Rollouts. Die Verfügbarkeit wird daher je nach Kunde variieren.