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MONAI 0.7 : 概要 (README)

投稿者: in MONAI 投稿日:

MONAI 0.7 : README (概要) (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 10/03/2021 (0.7.0)

* 本ページは、MONAI の以下のドキュメントを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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株式会社クラスキャット セールス・マーケティング本部 セールス・インフォメーション
E-Mail：sales-info@classcat.com  ;  WebSite: https://www.classcat.com/  ;  Facebook

 

 

MONAI 0.7 : 概要 (README)

Medical Open Network for AI

MONAI は PyTorch エコシステムの一部で、ヘルスケア画像化における深層学習のための PyTorch ベース、オープンソースのフーレムワークです。その目標は :

  • 共通基盤で協力して取り組める学術的、産業的そして臨床的な研究者のコミュニティを構築すること ;
  • ヘルスケア画像化のための最先端な、end-to-end な訓練ワークフローを作成すること ;
  • 深層学習モデルを作成して評価するために研究者に最適化され標準化された方法を提供すること。

 

機能

コードベースは現在活発な開発下にあります。現在のマイルストーン・リリースの テクニカル・ハイライト と What’s New を参照してください。

  • 多次元医療画像データのための柔軟な前処理 ;
  • 既存のワークフローとの簡単な統合のための構成的 & 可搬な API ;
  • ネットワーク、損失、評価メトリクス等のためのドメイン固有実装 ;
  • 様々なユーザ専門性のためのカスタマイズ可能なデザイン ;
  • マルチ GPU データ並列サポート。

 

インストール

現在のリリース をインストールするには、単純に以下を実行します :

pip install monai

他のインストール方法 (デフォルト GitHub ブランチの使用、Docker の使用等) については、インストールガイド を参照してください。

 

Getting Started

MedNIST デモ と MONAI for PyTorch Users が Colab で利用可能です。

サンプルとノートブック・チュートリアルは Project-MONAI/tutorials にあります。

技術文書は docs.monai.io で利用可能です。

 

Contributing

MONAI への contribution (貢献) を行なうガイダンスについては、contributing ガイドライン を参照してください。

 

コミュニティ

Twitter @ProjectMONAI の会話に参加するか Slack チャネル に参加してください。

MONAI’s GitHub Discussions タブ で質問したり回答したりしてください。

 

リンク

 

以上



タグ:

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