MONAI : What’s new in 1.1 (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 : 01/17/2023
* 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。
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MONAI : What’s new in 1.1
- デジタルパソロジー・ワークフロー
- MONAI バンドル用実験管理
- Auto3dSeg 拡張
- MONAI モデル Zoo の新しいモデル
- 最先端の SurgToolLoc ソリューション
デジタルパソロジー・ワークフロー
Hover は simultaneous segmentation and classification of nuclei in multi-tissue histology images (多組織の組織構造画像の核の同時に行われるセグメンテーションと分類) (Graham et al. Medical Image Analysis, 2019) のためのモデルです。私たちは、幾つかの新しいコンポーネントを実装し、既存のものを拡張し、そして訓練、検証と推論用のパイプラインとサンプルを提供することで MONAI でこのモデルのためのサポートを追加しました。
モジュールのリリースとともに、新しいデジタルパソロジー分析チュートリアルが利用可能になりました :
- 訓練、検証と推論用の MONAI ワークフローに基づく HoVerNet パイプライン
- 訓練、検証と推論用の HoVerNet チュートリアル
- 訓練 と 推論 用の NuClick (パソロジー用の対話的アノテーション) チュートリアル
- 訓練 と 推論 用の核分類チュートリアル
MONAI バンドル用実験管理
このリリースでは、実験管理機能が MONAI バンドルと統合されました。それは end-to-end なモデルバンドルのライフサイクルを管理するために必須な API を提供しています。例えば訓練 or 推論コマンドに MLFlow ベースの管理を有効にする –tracking “mlflow” を追加することで、ユーザは実験を追跡し始めることができます。デフォルトでは、MLFlow は実行されたバンドル config, モデル品質測定, そしてソースコードバージョン処理を追跡します。詳細は、チュートリアル を参照してください。
Auto3dSeg 拡張
ユーザビリティとパフォーマンスの両方の観点から Auto3DSeg に複数の改良が追加されました。
- HECKTOR22 チャレンジ・データセットの自動セグメンテーションのためにマルチ・モダリティのサポートが追加されて適用されました、これは様々な解像度とサイズの 3D CT と PET 画像の入力を含みます。HECKTOR22 チャレンジデータセット上で Auto3DSeg を実行するチュートリアルサンプルが MONAI チュートリアルで利用可能です。このチュートリアルは HECKTOR22 チャレンジ 1 位のソリューション に基づいています。
- Segresnet Algo の新しい改良版が AutoRunner で利用可能になりました。このバージョンでは、データキャッシュはより効率的で前処理変換はより柔軟です。ステップのタイミングも含めてワークフローの進捗は YAML ファイルに加えてコンソール出力に書かれます。
- モデル訓練 configuration の自動カスタマイゼーションと最適化は使用される GPU デバイスに従って得られます。この機能は、モデル訓練とスライディングウィンドウ推論のバッチサイズ、スライディングウィンドウ推論のデータに対する割り当てデバイス等のパラメータの決定にフォーカスしています。それを有効にする方法の詳細は、チュートリアル をご覧ください。
MONAI モデル Zoo の新しいモデル
新しい事前訓練済みモデルが作成されてモデル Zoo で公開されています。特に、
- mednist_reg は MONAI バンドル形式で画像レジストレーション・ワークフローを構築する方法を実演します。このモデルは registration_mednist チュートリアル に基づいて、手の X 線画像レジストレーションに対して ResNet と空間的 transformer を使用しています。
- pathology_nuclei_segmentation_and_classification, pathology_nuclick_annotation, そして pathology_nuclei_classification バンドルが デジタルパソロジー画像分析 のために構築されています。
モデルの使用方法の詳細は、チュートリアル をご覧ください。
最先端の SurgToolLoc ソリューション
SurgToolLoc は MICCAI 20222 の EndoVis チャレンジの一部です。チャレンジは内視鏡動画分析にフォーカスし、(1) 完全教師ありツール分類と (2) 弱教師ありツール分類/ローカリゼーションに分かれています。チーム NVIDIA は両方のカテゴリーを 3 位 で終えて入賞しました。ソリューションのコアコンポーネントは MONAI でリリース されています。
以上
