Project MONAI

医疗人工智能开源网络 (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，属于 PyTorch 生态系统的一部分。

其目标在于：

• 建立一个由学术界、工业界和临床研究人员组成的社区，在共同的基础之上开展协作；

• 为医疗影像创建最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，用以创建和评估深度学习模型。

功能特性

• 针对多维医疗影像数据的灵活预处理；

• 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；

• 可定制化设计，满足不同水平用户的需求；

• 支持多 GPU 和多节点数据并行。

入门指南

MedNIST 演示 和 MONAI PyTorch 用户指南 可在 Colab 上使用。

示例和笔记本教程位于 Project-MONAI/tutorials。

技术文档可在 monai.readthedocs.io 查看。

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 是研究人员和数据科学家共享社区最新、最优秀模型的场所。利用 MONAI Bundle 格式，可以轻松开始构建基于 MONAI 的工作流程。

相关链接

• 官方网站: https://monai.org.cn/

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

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

• 源代码: Project-MONAI/MONAI

• 项目跟踪: Project-MONAI/MONAI

• 问题跟踪: Project-MONAI/MONAI#issues

• 更新日志: Project-MONAI/MONAI

• 维基 (Wiki): Project-MONAI/MONAI

• 常见问题解答 (FAQ): Project-MONAI/MONAI

• 测试状态: Project-MONAI/MONAI

• PyPI 安装包: 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