Project MONAI

医学人工智能开源网络 (Medical Open Network for AI)

MONAI 是一个基于 PyTorch 的开源医疗影像深度学习框架，隶属于 PyTorch 生态系统。

其目标是：

• 建立一个由学术界、工业界和临床研究人员组成的社区，在共同的基础设施上进行协作；

• 为医疗影像创建先进的端到端训练工作流程；

• 为研究人员提供一种优化且标准化的方式来创建和评估深度学习模型。

特性

• 针对多维医疗影像数据提供灵活的预处理功能；

• 组合式且可移植的 API，便于集成到现有工作流程中；

• 针对网络、损失函数、评估指标等领域的专业实现；

• 为不同专业水平的用户提供可定制的设计；

• 支持多 GPU 和多节点数据并行。

入门指南

MedNIST 演示 和 PyTorch 用户 MONAI 指南 可在 Colab 上查看。

示例和 Notebook 教程位于 Project-MONAI/tutorials。

技术文档位于 monai.readthedocs.io。

功能亮点

• 更新内容
• 亮点

API 参考

• API 参考

安装

• 安装指南

精度与加速

• 精度与加速

参与贡献

• 开发

规格说明

• Bundle (模型包)
• 延迟重采样

模型库 (Model Zoo)

MONAI 模型库 (Model Zoo) 为研究人员和数据科学家提供了一个分享社区最新优秀模型的平台。利用 MONAI Bundle 格式，可以轻松上手使用 MONAI 构建工作流程。

链接

• 官方网站：https://monai.org.cn/

• API 文档（里程碑版本）：https://docs.monai.org.cn/

• API 文档（最新开发版）：https://docs.monai.org.cn/en/stable/

• 代码仓库：Project-MONAI/MONAI

• 项目进度追踪：Project-MONAI/MONAI

• 问题追踪：Project-MONAI/MONAI#issues

• 更新日志：Project-MONAI/MONAI

• Wiki：Project-MONAI/MONAI

• 常见问题解答 (FAQ)：Project-MONAI/MONAI

• 测试状态：Project-MONAI/MONAI

• PyPI 包：https://pypi.ac.cn/project/monai/

• conda-forge：https://anaconda.org/conda-forge/monai

• 每周预览版：https://pypi.ac.cn/project/monai-weekly/

• Docker Hub：https://hub.docker.com/r/projectmonai/monai

索引与表格

• 索引

• 模块索引