MONAIは、医療画像、深層学習研究、および展開のほぼすべてのレベルで利益をもたらす堅牢なソフトウェアフレームワークを構築することにより、革新と臨床翻訳のペースを加速することを目的とした、オープンソースで自由に利用可能な共同フレームワークのセットです。PyTorch上に構築され、Apache 2.0ライセンスの下でリリースされています。
MONAI Label Serverのインストールと実行方法を学び、3D SlicerとDeepEditアルゴリズムを利用して画像に注釈を付け、AI注釈モデルを作成することから始めます。さらに、MONAI Coreには、医療画像に特化した2つの最先端のトランスフォーマーベースのアーキテクチャがあります。これらのネットワークを使用するためのチュートリアルに従って、実践的な経験を積むことができます。
MONAI Deploy App SDKを利用して、最初のAIアプリケーションを構築します。特定の機能のためのオペレーターを作成する手順を歩み、その後dockerを利用してポータブルなAIコンテナを作成します。
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