Nvidia与伦敦国王学院合作开源医疗图片用AI框架

Nvidia与伦敦国王学院携手，共同推出了基于PyTorch的MONAI人工智能框架，该框架专为医疗成像领域的研究人员设计。这一创新项目的诞生，旨在为医疗领域应用学习技术的开发者们提供一个强大的工具，以应对医疗图像分析领域的独特挑战。

MONAI框架的核心目标是实现实验的可重复性，为研究人员提供一个共享成果、共同推动技术进步的交流平台。其设计理念着眼于医疗领域的特殊性，因此能够轻松处理医学图像中的特殊元信息、格式和分辨率。在首次发布中，MONAI已提供了针对医疗领域的专有数据转换工具、神经网络架构，以及评估医学图像模型性能的精准方法。

值得一提的是，Nvidia指出，MONAI的模块化设计是其独特之处，它允许研究人员在学习开发过程中拥有极高的灵活性。这意味着研究人员无需全面替换现有工作流程，而是可以逐步引入MONAI的功能。例如，研究人员可以使用MONAI进行数据处理和转换，然后无缝衔接至现有的人工智能工作流中进行训练。

伦敦医学图像和人工智能中心的首席技术官Je Cardoso表示，MONAI的出现填补了研究级医学人工智能框架的空白。它提供了一个稳健、可测试的平台，配备了详尽的教学资源和用户友好的API，使得初学者也能轻松定义端到端的训练工作流程。

MONAI项目已经吸引了众多顶尖机构的参与，包括德国癌症研究中心、MGH & BWH临床数据科学中心、斯坦福大学、慕尼黑工业大学以及中科院等。MONAI咨询委员会主席Stephen Aylard表示，MONAI项目将大大加快医学图像人工智能的发展步伐，为医疗成像应用提供专用的程序代码基础。

作为基于Ignite和PyTorch学习框架的项目，MONAI集成了数据处理、2D分类、3D分割等功能库。现在，研究人员可以轻松地将MONAI集成到现有的代码库中，将模块化的组件无缝融入人工智能工作流程。这一强大的工具已经可以在GitHub上供研究人员获取和使用，共同推动医疗领域的人工智能技术向前发展。