MONAI
1.4.0
MONAI es un marco de código abierto basado en PyTorch para el aprendizaje profundo en imágenes sanitarias, parte del ecosistema PyTorch. Sus ambiciones son las siguientes:
Desarrollar una comunidad de investigadores académicos, industriales y clínicos que colaboren sobre una base común;
Crear flujos de trabajo de capacitación integrales y de última generación para imágenes médicas;
Proporcionar a los investigadores la forma optimizada y estandarizada de crear y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
Consulte los aspectos técnicos destacados y las novedades de los lanzamientos importantes.
preprocesamiento flexible para datos de imágenes médicas multidimensionales;
API compositivas y portátiles para facilitar la integración en flujos de trabajo existentes;
implementaciones de dominio específico para redes, pérdidas, métricas de evaluación y más;
diseño personalizable para diferentes experiencias de usuario;
Soporte para paralelismo de datos de múltiples nodos y múltiples GPU.
Para instalar la versión actual, simplemente puede ejecutar:
instalación de pip monai
Consulte la guía de instalación para conocer otras opciones de instalación.
La demostración de MedNIST y MONAI para usuarios de PyTorch están disponibles en Colab.
Los ejemplos y tutoriales de cuadernos se encuentran en Project-MONAI/tutorials.
La documentación técnica está disponible en docs.monai.io.
Si ha utilizado MONAI en su investigación, ¡cítenos! La cita se puede exportar desde: https://arxiv.org/abs/2211.02701.
El Zoológico Modelo MONAI es un lugar para que investigadores y científicos de datos compartan los mejores y más recientes modelos de la comunidad. Utilizar el formato MONAI Bundle facilita comenzar a crear flujos de trabajo con MONAI.
Para obtener orientación sobre cómo realizar una contribución a MONAI, consulte las pautas de contribución.
Únase a la conversación en Twitter/X @ProjectMONAI o únase a nuestro canal Slack.
Haga y responda preguntas en la pestaña Discusiones de GitHub de MONAI.
Sitio web: https://monai.io/
Documentación API (hito): https://docs.monai.io/
Documentación API (último desarrollador): https://docs.monai.io/en/latest/
Código: https://github.com/Project-MONAI/MONAI
Seguimiento de proyectos: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/projects
Seguimiento de problemas: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/issues
Wiki: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/wiki
Estado de la prueba: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/actions
Paquete PyPI: https://pypi.org/project/monai/
conda-forge: https://anaconda.org/conda-forge/monai
Avances semanales: https://pypi.org/project/monai-weekly/
Centro Docker: https://hub.docker.com/r/projectmonai/monai
