MONAI 是一套开源、免费提供的协作框架，专为加速医学影像领域的研究和临床合作而构建。其目标是通过构建一个强大的软件框架来加速创新和临床转化的步伐，该框架几乎惠及医学影像、深度学习研究和部署的每一个层面。
作为一个开源项目，MONAI 建立在 PyTorch 之上，并遵循 Apache 2.0 许可证发布。它提供了一系列工具和资源，包括模型库、文档、教程和社区支持，以帮助研究人员和临床医生更有效地开发和部署医学影像 AI 应用。
MONAI 的核心功能包括使用 DeepEdit 和 3D Slicer 进行图像注释，以及利用 Transformer 架构进行医学影像分析。此外，MONAI 还提供了部署应用 SDK，使开发者能够构建和部署自己的医学 AI 应用。
MONAI 社区活跃，定期举办各种活动和研讨会，如 MONAI MIDL Meetup 和 MONAI Bootcamp，以及通过社交媒体、YouTube 和 Slack 平台与社区成员互动。这些资源为初学者提供了学习 MONAI 框架的机会，同时也为经验丰富的开发者提供了深入探讨和分享经验的平台。
通过 MONAI，研究人员和临床医生可以更快地将创新技术转化为临床应用，从而改善患者护理和医疗结果。
