MONAI, das Medical Open Network for Artificial Intelligence, ist eine Sammlung von Open-Source-Frameworks, die speziell für die Beschleunigung der Forschung und klinischen Zusammenarbeit in der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Ziel ist es, die Innovationsgeschwindigkeit und klinische Übersetzung durch den Aufbau eines robusten Software-Frameworks zu erhöhen, das nahezu jede Ebene der medizinischen Bildgebung, der Deep-Learning-Forschung und der Bereitstellung unterstützt.
Das Projekt MONAI ist ein Open-Source-Projekt, das auf PyTorch aufbaut und unter der Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht wird. Es bietet eine Vielzahl von Tools und Ressourcen, darunter das MONAI Label Server, das DeepEdit-Algorithmus und 3D Slicer für die Annotation von Bildern und die Erstellung von KI-Annotationsmodellen.
MONAI Core beinhaltet zwei state-of-the-art Transformer-basierte Architekturen, die speziell für die medizinische Bildgebung entwickelt wurden. Diese Netzwerke können durch Tutorials und praktische Anleitungen genutzt werden, um Erfahrungen in der Anwendung dieser Technologien zu sammeln.
Mit dem MONAI Deploy App SDK können Benutzer ihre erste KI-Anwendung erstellen. Der Prozess umfasst die Erstellung von Operatoren für spezifische Funktionen und die Nutzung von Docker zur Erstellung eines portablen KI-Containers.
Die MONAI-Community ist aktiv auf verschiedenen Plattformen wie Twitter, Medium und YouTube, wo regelmäßig Blogbeiträge, Updates und Tutorials veröffentlicht werden. Für diejenigen, die direkt in die Community involviert werden möchten, bietet MONAI einen Slack-Kanal an, in dem man mit dem Kernteam und anderen Community-Mitgliedern interagieren kann.
