MONAI简介
MONAI (Medical Open Network for AI) 是一个基于PyTorch的开源框架,专注于医疗影像领域的深度学习应用。它由NVIDIA和King's College London联合发起,旨在为医学影像AI研究提供标准化和优化的解决方案。
MONAI的主要特点包括:
- 灵活的医学影像预处理流程
- 领域特定的网络结构、损失函数和评估指标
- 易于集成到现有工作流程中的API
- 支持多GPU和多节点并行训练
- 丰富的示例和教程资源
安装使用
MONAI可以通过pip轻松安装:
pip install monai
也支持通过conda安装:
conda install -c conda-forge monai
学习资源
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官方文档: https://docs.monai.io/
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GitHub仓库: https://github.com/Project-MONAI/MONAI
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示例Colab notebooks:
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Twitter: @ProjectMONAI
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Slack讨论群: 申请加入
核心模块
MONAI包含以下主要模块:
- MONAI Core: 核心深度学习框架
- MONAI Label: 智能医学影像标注工具
- MONAI Deploy: 模型部署和临床应用工具
通过这些模块,MONAI提供了从数据准备、模型训练到临床应用的全流程支持。
总结
MONAI为医学影像AI研究提供了一个强大而灵活的开发平台。本文汇总的学习资源可以帮助研究人员和开发者快速入门,充分利用MONAI的各项功能来加速医学AI的研究和应用。欢迎大家积极参与MONAI社区,共同推动医学影像AI的发展!