Project-MONAI/MONAI

해결하는 문제

MONAI(Medical Open Network for AI)는 의료 영상 분야의 딥러닝을 위한 표준화된 오픈소스 프레임워크를 제공합니다. 일반 컴퓨터 비전 작업과는 달리 의료 영상 데이터는 특수한 요구사항을 가지므로, 이러한 특수한 요구사항에 최적화되고 표준화된 엔드투엔드 학습 워크플로우를 구축하는 문제를 해결합니다.

작동 방식

PyTorch 기반으로 구축된 MONAI는 조합 가능하고 이식 가능한 API 세트를 제공합니다. 의료 영상에 특화된 신경망, 손실 함수, 평가 지표의 도메인 특화 구현을 제공하며, 다차원 의료 영상 데이터에 특화된 유연한 전처리 도구도 포함합니다. 또한 대규모 데이터셋을 처리하기 위한 멀티 GPU 및 멀티 노드 데이터 병렬 처리를 지원합니다.

대상 사용자

학계, 산업계, 임상 연구자들이 공통의 기반 위에서 협업하여 의료 영상용 딥러닝 모델을 개발하고 평가하는 데 적합합니다.

주요 특징

• 의료 전용 도구: 의료 영상에 특화된 네트워크, 손실 함수, 평가 지표.
• 다차원 데이터 지원: 복잡한 의료 영상 데이터를 위한 전용 전처리.
• 확장성: 멀티 GPU 및 멀티 노드 데이터 병렬 처리 지원.
• PyTorch 생태계 통합: PyTorch 생태계와 완전 통합되어 사용이 용이.
• 모델 자료관: MONAI 버틀 형식을 통해 커뮤니티가 공유하는 사전 학습 모델 컬렉션에 접근 가능.