深度学习作为实现人工智能在医学影像发展中的一个重要方法,目前由于缺乏高质量的标注数据,人工智能在医学影像中的发展缓慢。由于医学图像标注的专业性和复杂性,单纯的手工标注效率难以满足深度学习的标注数据量,自动化的图像标注又难以满足标注要求的精确度,故本文采用将图像标注加文字标注相结合,以自动文字标注+手工图像标注的半自动化标注方式解决医学影像标注研究过程中的关键问题,研究和开发一个高效、快速、半自动的标注系统。针对以上关键问题,本文拟构建医学影像知识图谱,利用影像报告文本经过自然语言处理技术分词后与知识图谱进行匹配的方法,自动生成结构化文本的文字标注,通过将文字标注可视化,标注专家可以清晰快速地了解待标注的影像信息和病灶情况,然后在已经过脱敏操作的医学影像图像上进行手工的图像标注。经过系统分析、设计、实现和测试阶段,开发出来的面向深度学习的医学影像快速标注系统可对医学影像数据进行快速、半自动化的标注,经过实验对比和统计学分析,通过医学影像快速标注系统的标注方式在标注时间优于传统手工的标注方式。面向深度学习的医学影像快速标注系统的实现,在一定程度上可以提高标注专家对于影像数据的标注效率,为深度学习在医学影像中的训练测试提供高效和高质量的标注数据,进而推动人工智能在医学影像领域的研究。