項目 MONAI 正在發(fā)布 MONAI v0.7 、 MONAI 標簽 v0 .2 、 MONAI 部署 v0 .1 ，并宣布 MONAI 流工作組。

MONAI 部署工作組很高興發(fā)布 MONAI 部署應用程序 SDK v0.1 ，這有助于彌合從創(chuàng)新研究到臨床生產(chǎn)的差距。

MONAI 核心專注于培訓和創(chuàng)建模型， MONAI 部署專注于定義從研究創(chuàng)新到醫(yī)院臨床生產(chǎn)環(huán)境的過程。

有機會創(chuàng)建一組中間步驟，研究人員和醫(yī)生可以在這些步驟中對人工智能使用的技術和方法建立信心。在受控環(huán)境中部署和連接醫(yī)療設備和系統(tǒng)，用戶可以迭代，直到 AI 推理基礎設施準備好轉移到臨床設置，高度確定過渡將順利進行。

MONAI 部署 App SDK v0 .1

MONAI Deploy App SDK 提供了一個框架和相關工具，用于設計、開發(fā)和驗證醫(yī)療成像領域中人工智能驅動的應用程序。主要特點包括：

靈活、可擴展和可用的 Python ic API ，用于構建醫(yī)療成像推理應用程序。

使用可編程有向無環(huán)圖輕松管理推理應用程序。

對基于進程內(nèi) PyTorch 推理的開箱即用支持。

與推理應用程序中基于 MONAI 的前后轉換無縫集成。

使用 App Runner 在本地運行并調(diào)試推理應用程序。

圖 1 。 MONAI 部署應用程序 SDK 流。

MONAI 堆芯 v0. 7

MONAI 核心 0.7 專注于醫(yī)學成像人工智能研究中的尖端性能和分析能力。

此版本包括：

Jupyter 筆記本中有幾個記錄良好的參考實現(xiàn)。

用于創(chuàng)建高性能培訓管道的開發(fā)人員指南。

增加了對 NVTX 分析工具的支持。

新的網(wǎng)絡模型，如 Transchex 和 Transune 。

MONAI 標簽 v0. 2

MONAI 標簽版本 0.2 支持使用 3D 切片器和 OHIF 對來自支持 DICOMweb 的遠程 PACS 系統(tǒng)的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行人工智能輔助注釋。

在 MONAI 標簽 0.2 中，我們還介紹：

兩種新的主動學習策略： TTA 和輟學。

與 OHIF 查看器集成。

支持 SimpleCRF Scribbles 注釋。

MONAI 流的偷偷預覽

MONAI 宣布成立 MONAI Stream 工作組，由來自倫敦國王學院的 Tom Vercauteren 博士領導。該工作組將支持 MONAI Stream 的設計、開發(fā)和應用，該工作組能夠為實時成像和計算機輔助干預提供更快的研究原型。

MONAI 流工作組正在尋找您的feedback，以便更好地了解您的需求、難點和研究思路。

我們的重點仍然是基于學術界和工業(yè)界各個角落的反饋，增強 MONAI 的開源核心。

項目 MONAI 的這三個版本是一個完整的端到端工作流的基礎，它使用 AI 醫(yī)學模型的標記、訓練和部署。在我們開發(fā)這些框架時，我們鼓勵您向這些工作組的成員提供您的想法和反饋。

關于作者

Michael Zephyr 是 NVIDIA Clara 團隊的開發(fā)者傳道者，負責幫助設計所有 NVIDIA Clara 產(chǎn)品的開發(fā)者體驗。他通過博客帖子、網(wǎng)絡研討會和會議來開發(fā)和展示內(nèi)容，幫助開發(fā)人員快速入門。邁克爾獲得了佐治亞理工大學計算機科學碩士學位，專攻機器學習和交互智能。

審核編輯：郭婷