Project-MONAI/MONAI

何を解決するか

MONAI（Medical Open Network for AI）は、医療画像におけるディープラーニングのための標準化されたオープンソースフレームワークを提供します。医療画像データは通常のコンピュータビジョンタスクとは異なるため、最適化され、標準化されたエンドツーエンドのトレーニングワークフローを構築する課題に対処しています。

仕組み

PyTorchに基づいて構築されたMONAIは、組み合わせ可能でポータブルなAPIのセットを提供します。医療画像に特化したニューラルネットワーク、損失関数、評価指標の実装を備えており、多次元医療画像データに特化した柔軟な前処理ツールも提供しています。また、大規模データセットを扱うためのマルチGPUおよびマルチノードデータ並列処理をサポートしています。

対象ユーザー

学術界、産業界、臨床研究者が共通の基盤上で協働し、医療画像向けのディープラーニングモデルの開発と評価を行うために設計されています。

特徴

• 医療特化ツール: 医療画像に特化したネットワーク、損失関数、評価指標。
• 多次元データ対応: 複雑な医療画像データ向けの専用前処理。
• スケーラビリティ: マルチGPUおよびマルチノードデータ並列処理をサポート。
• PyTorchエコシステム統合: PyTorchエコシステムと完全に統合され、使いやすい。
• モデルズーロ: MONAI Bundle形式を通じてコミュニティ共有の事前学習モデルコレクションにアクセス可能。