Nvidia與倫敦國王學(xué)院合作，推出了以PyTorch為基礎(chǔ)的MONAI人工智能框架，供研究人員使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)醫(yī)療成像應(yīng)用，MONAI為醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化，可以原生PyTorch范式，為醫(yī)療圖片訓(xùn)練工作流程開發(fā)，提供必要的基礎(chǔ)功能。這項項目目的是要創(chuàng)建一個可容納各方的人工智能研究社群，交流人工智能在醫(yī)療成像領(lǐng)域的最佳實踐。
MONAI框架的主要目標(biāo)，是要實現(xiàn)實驗的可重現(xiàn)性，以方便研究人員共享結(jié)果，共同發(fā)展最新技術(shù)。MONAI具有容易使用的特性，且因為針對醫(yī)療領(lǐng)域優(yōu)化，MONAI能夠處理醫(yī)學(xué)圖片的特殊元信息、格式和分辨率，在第一個發(fā)布版本中，MONAI提供了特定領(lǐng)域的資料轉(zhuǎn)換、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以及可用來衡量醫(yī)學(xué)圖片模型品質(zhì)的評估方法。
Nvidia提到，MONAI模塊化的設(shè)計，可以讓研究人員靈活地自定義深度學(xué)習(xí)開發(fā)，不需要以端到端系統(tǒng)替換掉當(dāng)前所有工作流程，像是研究人員可以利用MONAI程序代碼進(jìn)行資料預(yù)處理和轉(zhuǎn)換，接著切換到既有的人工智能工作管線進(jìn)行訓(xùn)練。
倫敦醫(yī)學(xué)圖片和人工智能中心首席技術(shù)官Jorge Cardoso表示，在MONAI之前，沒有一個夠靈活且可組合的框架，供研究人員進(jìn)行創(chuàng)新醫(yī)學(xué)人工智能研究，MONAI具備強(qiáng)健性、可測試性和必要文件，MONAI詳細(xì)的教學(xué)資源以及友善的API，可讓入門的研究人員，簡單地定義端到端的訓(xùn)練工作流程。
除了Nvidia與倫敦國王學(xué)院，現(xiàn)在參與MONAI開發(fā)的組織，還有德國癌癥研究中心、MGH & BWH臨床資料科學(xué)中心、斯坦福大學(xué)、慕尼黑工業(yè)大學(xué)以及中科院。MONAI咨詢委員會主席Stephen Aylward表示，MONAI項目可以加快醫(yī)學(xué)圖片人工智能發(fā)展的步伐，提供專用于醫(yī)療成像應(yīng)用的程序代碼基礎(chǔ)。
MONAI項目創(chuàng)建在Ignite和PyTorch深度學(xué)習(xí)框架之上，集成了資料處理、2D分類和3D分割等函數(shù)庫，Nvidia提到，研究人員可以簡單地在現(xiàn)有程序代碼庫中集成MONAI，將模塊化的組件集成進(jìn)人工智能工作流程中?，F(xiàn)在研究人員已經(jīng)可以在GitHub取得MONAI項目。
