Bildanmärkning och markering är kärnan i den medicinska tolkningen i både klinisk och forskningsmiljö. Digitala medicinska bilder hanteras med DICOM standardformat. Medan DICOM innehåller en stor mängd meta-data om vem, var, och hur bilden förvärvades, DICOM säger lite om innehållet eller betydelsen av pixeldata. En bildnotation är den förklarande eller beskrivande informationen om pixeldata för en bild som genereras av en människa eller maskinobservatör. En bildmarkering är de grafiska symboler som placeras över bilden för att avbilda en anteckning. Medan DICOM är standard för medicinsk bild förvärv, manipulation, överföring, lagring och display, det finns inga standarder för bild annotering och markering. Många system förväntar sig att notation ska rapporteras muntligt, medan markeringar lagras i grafiska överlägg eller egna format. Detta gör det svårt att extrahera och beräkna med båda. Målet med projektet Annotation and Image Markup (AIM) är att utveckla en mekanism för att modellera, fånga och serialisera bildannotering och markeringsdata som kan användas som standard av den medicinska bildvärlden. AIM-projektet producerar både mänskliga och maskinläsbara artefakter. Detta dokument beskriver AIM-informationsmodell, scheman, programvarubibliotek och verktyg för att förbereda forskare och utvecklare för deras användning av AIM.
Ett annat viktigt relaterat arbete är standard REF (Annotation and Image Markup, AIM) som tillhandahåller en datamodell för att fånga bildanmärkning och markeringsdata.
The caBIG™ Annotation and Image Markup Project
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}