Project-MONAI/MONAILabel
MONAI Label is an intelligent open source image labeling and learning tool.
해결하는 문제
의료 영상 어노테이션은 시간과 노동력이 많이 소요되는 작업입니다. MONAI Label은 대화형 및 자동화된 레이블링을 가능하게 하여 이러한 노력을 줄여주며, 연구자가 주석이 달린 데이터 세트를 생성하고 임상 평가를 위한 AI 모델을 더 효율적으로 구축할 수 있도록 돕습니다.
작동 방식
MONAI Label Server가 레이블링 애플리케이션을 서비스로 호스팅하는 서버-클라이언트 시스템으로 작동합니다. 사용자는 지원되는 의료 영상 뷰어(3D Slicer, OHIF, QuPath 등)를 통해 이러한 앱과 상호 작용하여 세그멘테이션 또는 분류와 같은 작업을 수행합니다. 이 시스템은 AI가 사용자 상호 작용을 통해 지속적으로 학습하고 개선되는 능동 학습(active learning)을 지원합니다.
대상 사용자
- 맞춤형 레이블링 애플리케이션을 구축하고 배포하려는 개발자.
- 의료 AI를 위한 고품질 주석 데이터 세트를 생성해야 하는 연구자.
- 수동 레이블링 워크플로우를 가속화하기 위해 AI 지원 도구의 도움을 받는 임상의 및 어노테이터.
주요 특징
- 방사선학(CT/MRI), 병리학(WSI) 및 내시경(비디오) 지원.
- 3D Slicer, MITK, OHIF, QuPath, CVAT를 포함한 인기 뷰어와 통합.
- 2D 및 3D 작업을 위한 SAM2와 같은 최첨단 모델 지원 포함.
- 자동화된 능동 학습 워크플로우 및 PACS 통합을 위한 DICOMWeb 연결 제공.