MONAI 概覽
MONAI（醫療開放人工智慧網路）是一個協作性的開源專案，提供了一個全面的、基於PyTorch的框架，以推動人工智慧在醫療影像領域的開發和部署。MONAI由NVIDIA和倫敦國王學院發起，現已發展成為一個充滿活力的全球社群，匯集了研究人員、臨床醫生和行業專家。其核心使命是透過提供標準化的企業級工具，加速醫療技術的創新，從而彌合學術研究與臨床實施之間的差距。
MONAI生態系統建立在三大支柱之上，每個支柱都針對醫療AI生命週期中的一個關鍵階段：
- MONAI Core：一個特定領域的框架，用於訓練最先進的醫療影像AI模型。它提供醫療專用的資料轉換、如UNETR等前沿架構、一個預訓練模型庫以及自動化的機器學習管線。
- MONAI Label：一個智慧的、由AI輔助的影像標註工具。它透過使用主動學習策略，並與3D Slicer、OHIF和QuPath等流行的醫療檢視器無縫整合，顯著加快了高品質訓練資料集的創建速度。
- MONAI Deploy：一個強大的框架，用於將AI模型打包並部署到臨床環境中。它支援DICOM和FHIR等臨床標準，並透過MONAI應用包（MAPs）實現容器化部署，以便無縫整合到現有工作流程中。
如何使用MONAI
開始使用MONAI取決於您的具體需求，無論是訓練模型還是標註資料。
使用MONAI Core進行模型訓練：
- 安裝：使用pip安裝核心程式庫。
pip install monai - 開發您的工作流：創建一個Python腳本，使用MONAI豐富的轉換集來定義您的資料載入和預處理管線。例如：
from monai.transforms import Compose, LoadImage, ScaleIntensity, AddChannel
transforms = Compose([LoadImage(image_only=True), AddChannel(), ScaleIntensity()])
image = transforms(image_path) - 訓練模型：利用MONAI的網路架構、損失函數和訓練循環，或利用Auto3DSeg功能實現自動化的、最先進的3D分割管線。
使用MONAI Label進行AI輔助標註：
- 安裝：安裝MONAI Label套件。
pip install monailabel - 下載範例應用和資料：透過下載預先配置的應用程式和範例資料集快速入門。
monailabel apps --download --name radiology --output appsmonailabel datasets --download --name Task09_Spleen --output datasets - 啟動伺服器：使用您選擇的應用和資料啟動MONAI Label伺服器。
monailabel start_server --app apps/radiology --studies datasets/Task09_Spleen/imagesTr - 連接並標註：將您偏好的醫療影像檢視器（如3D Slicer）連接到伺服器，並開始使用即時AI輔助進行標註。
MONAI的核心功能
- 端到端的醫療AI工作流：為從資料標註和預處理到模型訓練、驗證和臨床部署的整個過程提供統一的工具包。
- 醫療專用工具包：提供針對2D、3D和4D醫療資料的高度專業化轉換，以及特定領域的損失函數和評估指標（如Dice、Hausdorff距離）。
- 最先進的模型：包括一個擁有超過30個預訓練模型的模型庫，以及像UNETR和屢獲殊榮的Auto3DSeg管線這樣的前沿架構，用於自動分割。
- 智慧標註（MONAI Label）：具有AI輔助標註和主動學習功能，可將標註時間減少50-80%，同時提高模型性能。
- 臨床部署框架（MONAI Deploy）：透過支援DICOM、FHIR和容器化的MONAI應用包（MAPs），簡化了將AI模型整合到臨床環境中的過程。
- 社群驅動和開源：在Apache 2.0授權下授權，透過GitHub、Slack和討論論壇得到全球社群的強大支持，促進協作和創新。
MONAI的使用案例
MONAI正被領先的醫療機構和行業合作夥伴實施，以變革醫療影像工作流程。
- 放射學：用於CT和MRI掃描中器官（如腎臟、脾臟）的自動分割和腫瘤檢測。梅奧診所已將與MONAI相容的模型整合到其臨床放射學工作流程中，以提高效率和決策水準。
- 病理學：專門用於分析全切片影像，包括細胞檢測和組織分類。它與QuPath等檢視器整合，以加速病理學工作流程。
- 內視鏡檢查：針對即時應用進行了優化，如影片序列中的息肉檢測和手術工具追蹤。
- 企業部署：西門子醫療（Siemens Healthineers）為其數位市場採用了MONAI Deploy，實現了在其全球醫療網路中AI解決方案的標準化、企業級部署。
MONAI的優勢特點
- 加速創新：大大縮短了開發、驗證和部署醫療AI模型所需的時間。
- 標準化和可重現性：推廣最佳實踐並提供可重現的管線，確保研究可靠且可轉移。
- 連接研究與臨床實踐：為將AI模型從研究實驗室轉移到現實世界的臨床應用提供了清晰而強大的途徑。
- 靈活性和強大功能：基於PyTorch建構，提供靈活的模組化設計，既適合初學者也適合專家，易於客製化。
- 企業級：為可擴展性、穩健性和無縫整合而設計，使其適用於要求苛刻的臨床環境。
定價和計劃
MONAI專案是一個完全免費的開源計畫。其所有工具和框架，包括MONAI Core、MONAI Label和MONAI Deploy，都在寬鬆的Apache 2.0授權下提供，鼓勵在學術和商業環境中的最大靈活性、協作和採用。
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