论文地址 Abstract 缺乏带注释的数据集是训练监督 AI 算法的主要挑战，因为手动注释既昂贵又耗时。为了解决这个问题，我们提出了 MONAI Label，这是一个免费的开源平台，有助于开发基于 AI 的应用程序，旨在减少注释 3D 医学图像数据集所需的时间。 通过 MONAI Label，研究人员可以开发专注于其专业领域的注释应用程序。它允许研究人员轻松地将他们的应用程序部署为服务，临

如图所示，做多类别分类，每个文件夹代表一个类别，所有图像均为NIFTI格式，如何加载进 MONAI 进行训练？ 在这之前，我们来看看 MONAI dataset 加载方法： MONAI dataset 的数据(image, label)输入有两种形式，一种是 array(数组)， 一种是dict(字典)。 简单区分一下 以 array 形式加载数据 images = ["IXI314-

生成模型具有巨大的潜力，不仅有助于通过合成数据集安全地共享医疗数据，还可以执行一系列逆向应用，如异常检测、图像到图像翻译、去噪和MRI重建。然而，由于这些模型的复杂性，它们的实现和再现性可能很困难。 对于我这种代码能力薄弱的研究者，需要有医学数据相关的现成代码借鉴参考，才能做实验。这时候，必须要大赞一下MONAI平台啦。提供了各种相关的模型和demo。 MONAI提供了一种通用的方式实现了这些

安装 MONAI Label软件怕【官网】 python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel# Install latest stable version for pytorchpip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytor

目录 前言简单使用其他数据增强方法自定义数据读取器自定义数据增强操作总结 前言 最近没什么事，研究了一下monai，它是一个优秀的基于pytorch的医学深度学习框架，包括了Tansformers(负责数据的读取和数据增强)、Loss functions(包含常见的损失函数)、Network architectures(实现了常用的医学图像分割model)、Metrics(验证时