深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成功地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析問(wèn)題中，但是它們需要大量的標(biāo)記圖像才能獲得良好的性能。創(chuàng)建這樣的注釋是乏味的，耗時(shí)的，并且通常需要臨床專業(yè)知識(shí)。

為了彌補(bǔ)這一差距，項(xiàng)目 MONAI 發(fā)布了 MONAI Label v0.1 ，這是一個(gè)智能的開(kāi)源圖像標(biāo)記和學(xué)習(xí)工具，可幫助研究人員和臨床醫(yī)生協(xié)作，輕松快速地創(chuàng)建帶注釋的數(shù)據(jù)集，并以標(biāo)準(zhǔn)化的 MONAI 范式構(gòu)建人工智能模型。

MONAI 標(biāo)簽通過(guò)不斷學(xué)習(xí)用戶的交互和新標(biāo)簽，使人工智能模型能夠適應(yīng)手頭的臨床任務(wù)。它提供了人工智能輔助的注釋體驗(yàn)，允許研究人員和開(kāi)發(fā)人員通過(guò)臨床醫(yī)生（通常是醫(yī)學(xué)成像人工智能模型的最終用戶）的迭代反饋，不斷改進(jìn)他們的應(yīng)用程序。

在費(fèi)城兒童醫(yī)院（ CHOP ）， Matthew Jolley 博士解釋了他們是如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行創(chuàng)新和推動(dòng)臨床效果的。

“先天性心臟病患兒具有廣泛的解剖學(xué)基礎(chǔ)，目前幾乎沒(méi)有現(xiàn)成的工具來(lái)促進(jìn)基于圖像的結(jié)構(gòu)分型和針對(duì)患者的復(fù)雜心臟干預(yù)計(jì)劃。然而，目前基于三維圖像的心臟模型創(chuàng)建速度很慢，甚至在有經(jīng)驗(yàn)的建模人員手中也是如此，因此，我們一直致力于開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)創(chuàng)建先天性心臟病患兒的心臟瓣膜模型，例如左心發(fā)育不全綜合征的三尖瓣。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展將允許快速建模和精確量化功能失調(diào)瓣膜與正常瓣膜在多個(gè)參數(shù)上的差異。然后，我們可以將個(gè)體的“結(jié)構(gòu)瓣膜輪廓”在解剖和功能的 spe CTR um 中進(jìn)行上下文化，我們可以在最終可能為改善兒童的醫(yī)療決策和干預(yù)措施提供信息。”

有了 MONAI 標(biāo)簽，我們?cè)O(shè)想創(chuàng)建一個(gè)社區(qū)的研究者和臨床醫(yī)生像 Jolley 博士和他的團(tuán)隊(duì)誰(shuí)可以建立在一個(gè)維護(hù)良好的軟件基礎(chǔ)上，將加速合作，通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)。 MONAI 標(biāo)簽團(tuán)隊(duì)和 CHOP 通過(guò)切片器周項(xiàng)目合作，成功開(kāi)發(fā)了一個(gè)用于三維超聲心動(dòng)圖（ 3DE ）圖像中心臟瓣膜小葉分割的 MONAI 標(biāo)簽應(yīng)用程序。該團(tuán)隊(duì)目前正致力于將該模型作為 MONAI 標(biāo)簽應(yīng)用程序部署在 CHOP 的面向公眾服務(wù)器上，臨床醫(yī)生可以直接與該模型交互，并觸發(fā)一個(gè)適應(yīng)訓(xùn)練循環(huán)– 了解更多 。

對(duì)于像 Project MONAI 這樣的開(kāi)放源碼項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，讓臨床醫(yī)生參與到開(kāi)發(fā)醫(yī)療成像領(lǐng)域人工智能生命周期管理通用最佳實(shí)踐的過(guò)程中是非常重要的。引用喬利博士的話：

“像 Project MONAI 這樣的開(kāi)源框架提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的、透明的、可復(fù)制的模板，用于創(chuàng)建和部署以醫(yī)學(xué)圖像為中心的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，加強(qiáng)了我們的工作。它們使我們能夠?qū)Ｗ⒂谘芯啃碌乃惴捌鋺?yīng)用，而不是開(kāi)發(fā)和維護(hù)軟件基礎(chǔ)設(shè)施。這反過(guò)來(lái)又加快了研究進(jìn)展，我們正在積極將其轉(zhuǎn)化為與我們所服務(wù)的兒科社區(qū)實(shí)際相關(guān)的工具。”

MONAI 標(biāo)簽 V0.1 中包括什么

MONAI Label 是一個(gè)開(kāi)源的服務(wù)器客戶機(jī)系統(tǒng)，易于設(shè)置，可以在一臺(tái)有一到兩個(gè) GPU 的機(jī)器上本地運(yùn)行。初始版本還不支持多個(gè)用戶會(huì)話，因此服務(wù)器和客戶端都在同一臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行。

MONAI 標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)了 MONAI 的核心承諾，即模塊化、 Pythonic 、可擴(kuò)展、易于調(diào)試、用戶友好和可移植。

MONAI v0.1 包括：

MONAI 標(biāo)簽服務(wù)器： REST API 便于與查看器客戶端（切片器、 OHIF 等）通信的服務(wù)器。

MONAI 標(biāo)簽樣本應(yīng)用程序，可適用于 MR / CT 成像方式的給定臨床任務(wù)，包括由 MONAI 研究人員開(kāi)發(fā)的 DeepGrow 和 DeepEdit 。

在 v0.1 中，我們?yōu)?MONAI 標(biāo)簽發(fā)布了一個(gè) 3DSlicer 插件，以啟動(dòng)用戶在 MONAI 標(biāo)簽體驗(yàn)中的體驗(yàn)

NVIDIA Clara AIAA 的未來(lái)版本也將利用 MONAI 標(biāo)簽框架。我們將繼續(xù)為 NVIDIA Clara 醫(yī)學(xué)成像工具和 MONAI 的開(kāi)發(fā)工作聯(lián)合起來(lái)，為醫(yī)療成像領(lǐng)域的研究人員和開(kāi)發(fā)人員提供領(lǐng)域優(yōu)化、強(qiáng)大的軟件工具。

借助參與社區(qū)的貢獻(xiàn)， MONAI Label 旨在降低貼標(biāo)成本，最大限度地促進(jìn)研究人員和臨床醫(yī)生之間的合作。現(xiàn)在就開(kāi)始使用 MONAI 標(biāo)簽 github 上提供的示例應(yīng)用程序，并遵循 MONAI 標(biāo)簽文檔 中提供的逐步入門(mén)指南。

關(guān)于作者

Prerna Dogra 是 NVIDIA 醫(yī)療保健部門(mén)的產(chǎn)品經(jīng)理，負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo) Clara 應(yīng)用程序框架，致力于使開(kāi)發(fā)人員能夠利用實(shí)時(shí)分析、人工智能和高級(jí)可視化技術(shù)改造醫(yī)療成像行業(yè)。 Prerna 熱衷于將 GPU 計(jì)算應(yīng)用到醫(yī)療保健領(lǐng)域，并構(gòu)建一個(gè)豐富的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)。在加入 NVIDIA 之前， Prerna 是一名高級(jí)圖形軟件工程師，將 GPU 的力量引入游戲和專業(yè)可視化領(lǐng)域。 PRENA 擁有蓋恩斯維爾佛羅里達(dá)大學(xué)的計(jì)算機(jī)工程碩士學(xué)位。

審核編輯：郭婷