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MONAI入门学习资料汇总 - 医学影像AI开源框架

RayRay
MONAIPyTorch医疗成像深度学习框架开源软件Github开源项目

MONAI

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

  1. 官方文档: https://docs.monai.io/

  2. GitHub仓库: https://github.com/Project-MONAI/MONAI

  3. 教程: https://github.com/Project-MONAI/tutorials

  4. 示例Colab notebooks:

  5. 模型库: https://github.com/Project-MONAI/model-zoo

  6. 官方博客: https://medium.com/@monai

  7. Twitter: @ProjectMONAI

  8. 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!

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