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MONAI

MONAI

MONAI 是一套专为医疗影像 AI 开发设计的开源工具集,连接科研与临床,助力高效建模与部署。

(4.1 分)
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机器学习计算机视觉数据工程
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12 次浏览0 次使用
访问官网

详细介绍

MONAI(Medical Open Network for AI)是一个领先的开源医疗影像 AI 框架,由全球研究人员和临床专家共同推动。它提供涵盖模型训练、智能标注、临床部署的全流程工具链,帮助团队快速开发、验证并部署高质量的医疗 AI 解决方案。\n\n基于 PyTorch 构建,MONAI 支持医疗专属模型结构(如 UNETR)、预训练模型仓库和自动化管道,同时兼容 DICOM 和 FHIR 标准。无论是科研探索还是临床落地,MONAI 都以模块化、标准化和开源设计,确保每一步开发过程的可靠性与可重复性。

机器学习计算机视觉数据工程医疗 AI图像标注模型部署端到端开发流程PyTorch 原生开源项目DICOM 支持FHIR 集成UNETR 架构自动化 ML 管道预训练模型AI 辅助标注容器化部署

功能特点

  • 端到端医疗 AI 生命周期管理: 涵盖数据标注、模型训练到部署的完整流程,统一开发体验
  • 智能图像标注工具 MONAI Label: 集成 AI 辅助与主动学习机制,提高标注效率
  • PyTorch 原生构建: 高度兼容主流深度学习生态,便于集成与扩展
  • 部署就绪的 MONAI Deploy 模块: 支持 DICOM/FHIR、临床集成和容器化部署
  • 预训练模型与自动化管道: 内置 UNETR 架构和模型仓库,助力快速实验与验证

使用场景

  • AI 模型在临床放射影像中的集成: Mayo Clinic 利用 MONAI 实现 AI 模型与临床工作流无缝结合,提升诊疗效率与决策质量
  • 基于 MAP 的快速部署: 与 Mercure DICOM 联合实现即插即用的医疗 AI 部署解决方案
  • 企业级标准化部署: Siemens Healthineers 利用 MONAI Deploy 构建统一的全球化 AI 发布平台

工具展示

MONAI 截图

价格方案

free0
发布时间:2025/4/15
最后更新:2025/5/28

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