MONAI
1.4.0
MONAI는 PyTorch 생태계의 일부인 의료 영상 딥 러닝을 위한 PyTorch 기반 오픈 소스 프레임워크입니다. 그 야망은 다음과 같습니다.
공통 기반을 바탕으로 협력하는 학계, 산업체, 임상 연구자 커뮤니티를 개발합니다.
의료 영상을 위한 최첨단 엔드투엔드 교육 워크플로우 생성
연구자에게 딥 러닝 모델을 생성하고 평가할 수 있는 최적화되고 표준화된 방법을 제공합니다.
주요 릴리스의 기술 하이라이트와 새로운 기능을 확인하세요.
다차원 의료 영상 데이터를 위한 유연한 전처리;
기존 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있는 구성 및 이식 가능한 API;
네트워크, 손실, 평가 지표 등에 대한 도메인별 구현;
다양한 사용자 전문 지식을 위한 맞춤형 디자인;
다중 GPU 다중 노드 데이터 병렬 처리 지원.
현재 릴리스를 설치하려면 다음을 실행하면 됩니다.
pip 설치 모나이
다른 설치 옵션은 설치 가이드를 참조하세요.
PyTorch 사용자를 위한 MedNIST 데모와 MONAI는 Colab에서 사용할 수 있습니다.
예제와 노트북 튜토리얼은 Project-MONAI/tutorials에 있습니다.
기술 문서는 docs.monai.io에서 확인할 수 있습니다.
연구에 MONAI를 사용한 적이 있다면 인용해 주세요! 인용문은 https://arxiv.org/abs/2211.02701에서 내보낼 수 있습니다.
MONAI Model Zoo는 연구원과 데이터 과학자가 커뮤니티의 최신 훌륭한 모델을 공유할 수 있는 장소입니다. MONAI 번들 형식을 활용하면 MONAI로 워크플로 구축을 쉽게 시작할 수 있습니다.
MONAI에 기부하는 방법에 대한 지침은 기부 지침을 참조하세요.
Twitter/X @ProjectMONAI에서 대화에 참여하거나 Slack 채널에 가입하세요.
MONAI의 GitHub 토론 탭에서 질문하고 답변하세요.
홈페이지: https://monai.io/
API 문서(마일스톤): https://docs.monai.io/
API 문서(최신 개발): https://docs.monai.io/en/latest/
코드: https://github.com/Project-MONAI/MONAI
프로젝트 트래커: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/projects
이슈 트래커: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/issues
위키: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/wiki
테스트 상태: https://github.com/Project-MONAI/MONAI/actions
PyPI 패키지: https://pypi.org/project/monai/
콘다-포지: https://anaconda.org/conda-forge/monai
주간 미리보기: https://pypi.org/project/monai-weekly/
도커 허브: https://hub.docker.com/r/projectmonai/monai
