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MONAI如何推動(dòng)醫(yī)學(xué)人工智能工作流的開(kāi)放研究

星星科技指導(dǎo)員 ? 來(lái)源:NVIDIA ? 作者:NVIDIA ? 2022-10-10 15:52 ? 次閱讀
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將強(qiáng)大的人工智能工具交給世界領(lǐng)先的醫(yī)學(xué)研究人員,這是前所未有的重要。這就是為什么 NVIDIA 投資建立了一個(gè)與 MONAI ,人工智能的醫(yī)療開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)。 MONAI 通過(guò)提供加速圖像注釋、訓(xùn)練最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型和創(chuàng)建有助于推動(dòng)研究突破的人工智能應(yīng)用程序的工具,正在推動(dòng)醫(yī)學(xué)成像的開(kāi)放式創(chuàng)新。

開(kāi)發(fā)特定領(lǐng)域的人工智能可能具有挑戰(zhàn)性,因?yàn)槿狈ψ罴褜?shí)踐和開(kāi)放藍(lán)圖會(huì)造成從研發(fā)到臨床評(píng)估和部署的各種障礙。研究人員需要一個(gè)共同的基礎(chǔ)來(lái)加快醫(yī)學(xué)人工智能研究創(chuàng)新的步伐。

創(chuàng)建項(xiàng)目 MONAI 背后的核心原則是將醫(yī)生與數(shù)據(jù)科學(xué)家聯(lián)合起來(lái),以釋放醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的力量。 MONAI 是一個(gè)由學(xué)術(shù)界和業(yè)界領(lǐng)袖建立的協(xié)作開(kāi)源倡議,旨在建立和標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)療成像深度學(xué)習(xí)的最佳實(shí)踐。由成像研究社區(qū)創(chuàng)建,為成像研究社區(qū), MONAI 正在加速醫(yī)學(xué)人工智能工作流的深度學(xué)習(xí)模型和可部署應(yīng)用程序的創(chuàng)新。

幫助指導(dǎo) MONAI 的愿景和使命 咨詢委員會(huì) 以及九個(gè)工作組,由整個(gè)醫(yī)學(xué)研究界的思想領(lǐng)袖領(lǐng)導(dǎo)。這些重點(diǎn)工作組使這些領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)人能夠集中精力,為社區(qū)做出有效貢獻(xiàn)。這個(gè) 工作組 歡迎任何人參加。

MONAI 是一個(gè)基于 PyTorch 的開(kāi)源框架,用于在醫(yī)療保健領(lǐng)域構(gòu)建、培訓(xùn)、部署和優(yōu)化人工智能工作流。它專注于提供高質(zhì)量、用戶友好的軟件,以促進(jìn)再現(xiàn)性和易于集成。通過(guò)這些租戶,研究人員可以分享他們的研究結(jié)果,并在彼此的工作基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展,促進(jìn)學(xué)術(shù)和行業(yè)研究人員之間的合作。

MONAI 中的一套庫(kù)、工具和 SDK 提供了一個(gè)強(qiáng)大的通用基礎(chǔ),涵蓋了從注釋到部署的端到端醫(yī)療 AI 生命周期。

醫(yī)學(xué)圖像注釋和分割

MONAI 標(biāo)簽 是一種智能圖像標(biāo)記和學(xué)習(xí)工具,使用人工智能幫助減少注釋新數(shù)據(jù)集的時(shí)間和工作量。利用用戶交互, MONAI Label 為特定任務(wù)訓(xùn)練人工智能模型,當(dāng)模型接收到附加注釋圖像時(shí),不斷學(xué)習(xí)并更新模型。

MONAI Label 提供了多個(gè)示例應(yīng)用程序,其中包括最先進(jìn)的交互式分割方法,如 DeepGrow 和 DeepEdit 。這些示例應(yīng)用程序已準(zhǔn)備就緒,可以使用開(kāi)箱即用的方式快速開(kāi)始注釋。開(kāi)發(fā)人員還可以使用創(chuàng)造性算法構(gòu)建自己的 MONAI 標(biāo)簽應(yīng)用程序。

客戶端集成幫助臨床醫(yī)生、放射科醫(yī)生和病理學(xué)家在其典型的工作流程中與 MONAI 標(biāo)簽應(yīng)用程序交互。這些臨床交互不是休眠的,因?yàn)閷<铱梢愿⑨尣⒘⒓从|發(fā)訓(xùn)練循環(huán),以使模型適應(yīng)動(dòng)態(tài)輸入。

MONAI Label 集成了 3D 切片器、 OHIF (用于放射學(xué))和 QuPath (用于病理學(xué))以及數(shù)字幻燈片存檔。開(kāi)發(fā)人員還可以通過(guò)使用服務(wù)器和客戶端 API 將 MONAI 標(biāo)簽集成到他們的自定義查看器中,這些 API 經(jīng)過(guò)良好的抽象和記錄,可以實(shí)現(xiàn)無(wú)縫集成。

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圖 1. MONAI 標(biāo)簽架構(gòu)

領(lǐng)域特定算法和研究管道

MONAI Core 是 MONAI 項(xiàng)目的旗艦庫(kù),提供特定于領(lǐng)域的功能,用于訓(xùn)練醫(yī)療成像的人工智能模型。這些功能包括醫(yī)學(xué)特定的圖像變換、最先進(jìn)的基于變換器的三維分割算法(如 UNETR )和名為 DiNTS 的 AutoML 框架。

有了這些基礎(chǔ)組件,用戶可以將 MONAI 的領(lǐng)域?qū)S媒M件集成到他們現(xiàn)有的 PyTorch 程序中。用戶還可以在工作流級(jí)別與 MONAI 交互,以便于進(jìn)行穩(wěn)健的訓(xùn)練和研究實(shí)驗(yàn)。一組豐富的功能示例演示了與其他開(kāi)源軟件包(如 PyTorch Lightning 、 PyTorch Ignite 和 NVIDIA FLARE )的功能和集成。最后,包括用于自監(jiān)督學(xué)習(xí)、 AutoML 、 3D 視覺(jué)轉(zhuǎn)換器和 3D 分割的最先進(jìn)的可再現(xiàn)研究管道。

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圖 2. MONAI 核心上最先進(jìn)的研究管道

將醫(yī)學(xué)人工智能部署到臨床生產(chǎn)中

87% 的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目 永遠(yuǎn)不要投入生產(chǎn)??缭侥P秃涂刹渴饝?yīng)用程序之間的鴻溝需要幾個(gè)步驟。這些包括選擇正確的 DICOM 數(shù)據(jù)集、預(yù)處理輸入圖像、執(zhí)行推理、導(dǎo)出結(jié)果、可視化結(jié)果以及進(jìn)一步應(yīng)用優(yōu)化。

MONAI 部署 旨在成為臨床生產(chǎn)中開(kāi)發(fā)包裝、測(cè)試、部署和運(yùn)行醫(yī)療 AI 應(yīng)用程序的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。 MONAI 部署創(chuàng)建了一組中間步驟,研究人員和醫(yī)生可以在這些步驟中建立對(duì)人工智能使用的技術(shù)和方法的信心。這會(huì)產(chǎn)生一個(gè)迭代工作流,直到 AI 推理基礎(chǔ)設(shè)施為臨床環(huán)境做好準(zhǔn)備。

MONAI 部署應(yīng)用程序 SDK 使開(kāi)發(fā)人員能夠采用人工智能模型并將其轉(zhuǎn)化為人工智能應(yīng)用程序。在上可用 github MONAI Deploy 還正在構(gòu)建推理編排引擎、信息學(xué)網(wǎng)關(guān)和工作流管理器的開(kāi)放參考實(shí)現(xiàn),以幫助推動(dòng)臨床集成。

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圖 3.Deploy 的模塊化開(kāi)放參考部署框架

推進(jìn)醫(yī)學(xué)人工智能

世界領(lǐng)先的研究中心,包括倫敦國(guó)王學(xué)院、 NIH 國(guó)家癌癥研究所、 NHS 蓋伊和圣托馬斯信托基金會(huì)、斯坦福大學(xué)、馬薩諸塞州布里格姆將軍和梅奧診所正在使用 MONAI 進(jìn)行建設(shè)和出版。 AWS 、谷歌云和微軟等集成合作伙伴都在各自的平臺(tái)上挺身而出。迄今為止, MONAI 已獲得超過(guò) 425000 次下載,擁有 190 多名貢獻(xiàn)者,他們發(fā)表了 140 多篇研究論文。

MONAI 的開(kāi)創(chuàng)性研究是由其開(kāi)放的貢獻(xiàn)者社區(qū)的增長(zhǎng)推動(dòng)的。這些研究人員和創(chuàng)新者一起在一個(gè)跨越整個(gè)醫(yī)療人工智能項(xiàng)目生命周期的平臺(tái)上合作開(kāi)發(fā)人工智能最佳實(shí)踐。從培訓(xùn)到部署, MONAI 將醫(yī)療保健界聚集在一起,以釋放醫(yī)療數(shù)據(jù)的力量,并加速人工智能的臨床影響。

關(guān)于作者

Prerna Dogra 是 NVIDIA 醫(yī)療保健部門的產(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)。

Nate Bradford 是 NVIDIA 的醫(yī)療內(nèi)容經(jīng)理,分享 AI 框架和解決方案,以幫助開(kāi)發(fā)人員、研究人員和創(chuàng)新者完成畢生的工作。從加速新療法的發(fā)現(xiàn)到實(shí)現(xiàn)醫(yī)療設(shè)備的實(shí)時(shí)傳感,人工智能正在開(kāi)創(chuàng)醫(yī)療保健的新時(shí)代。

審核編輯:郭婷

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