MONAI

MONAI: Medical Open Network for AI

什么是MONAI？ MONAI是一个基于PyTorch的开源框架，旨在加速医疗影像领域 AI 解决方案的开发和部署。它旨在通过提供标准化、高质量的工具和工作流程，弥合研究和临床实施之间的差距。

MONAI如何工作？ MONAI提供了一个全面的工具生态系统，涵盖了整个医疗 AI 生命周期，包括：

• MONAI Core： 一个特定于领域的框架，用于训练最先进的医疗影像 AI 模型。它提供特定于医学的转换、UNETR架构、预训练模型库和自动化ML管道。
• MONAI Label： 一种由 AI 辅助的智能图像注释工具。它支持主动学习以实现高效的数据选择、多个查看器集成、AI辅助注释和多用户协作。
• MONAI Deploy： 一个强大的框架，用于在临床环境中部署 AI 模型，具有临床工作流程集成、DICOM 和 FHIR 支持、使用MAP的容器化部署和推理优化。

主要特性和优势

• PyTorch Native： 与 PyTorch 生态系统的无缝集成和灵活性。
• Research Ready： 用于医疗 AI 研究的先进工具。
• Standardized： 医疗保健 AI 开发和研究的最佳实践。
• Community Driven： 由全球医疗保健专家支持。
• Innovation Focused： 前沿的 AI 架构和方法。
• Open Source Design： Apache 2.0 许可，实现最大的灵活性和协作。

MONAI的端到端医疗 AI 生命周期

MONAI确保医疗 AI 开发的每个阶段的质量和一致性，从数据注释到临床部署：

1. 数据注释： 使用 MONAI Label 进行 AI 辅助的高效注释。
2. 模型训练： 利用 MONAI Core 训练具有医学特定转换的最先进模型。
3. 部署： 利用 MONAI Deploy 无缝集成到临床工作流程中。

使用案例

• AI 集成到临床影像中： Mayo Clinic Florida 使用 MONAI 将 AI 模型集成到放射学工作流程中，从而提高运营效率并改善患者治疗效果。
• 使用 Mercure DICOM 快速部署： MONAI Application Packages (MAPs) 与 Mercure DICOM Orchestrator 集成，以实现无缝 DICOM 集成和临床环境中的灵活路由。
• 数字市场集成： Siemens Healthineers 将 MONAI Deploy 用于其数字市场，在全球范围内提供标准化的 AI 部署解决方案。

社区和支持

MONAI 拥有一个充满活力且不断壮大的研究人员、开发人员和医疗保健专业人员社区。支持资源包括：

• 讨论论坛： GitHub Discussions 用于技术讨论和社区支持。
• Slack Channel： 实时聊天和协作。
• YouTube Channel： 教程、演示和演示文稿。
• Tutorials Repository： 笔记本和学习材料。

如何参与

您可以通过以下方式为 MONAI 做出贡献：

• 遵循 Contribution Guide
• 通过 Issue Tracker 报告错误并请求功能

为什么MONAI很重要？ MONAI之所以重要，是因为它可以加速 AI 在医疗影像领域的开发和部署，从而改善诊断、提高工作效率并改善患者治疗效果。