MONAI
免费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。
10 次使用
English
访问网站
https://monai.io访问monai-io
MONAIMONAI 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。https://monai.ioWebApplication
0CNY
NovaTools
关于此工具
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。
工具截图
核心功能(5)
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
应用场景(3)
1
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
2
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
3
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
常见问题(8)
QMONAI 提供哪些核心功能？
MONAI 提供从数据标注、模型训练到临床部署的全流程医疗影像 AI 工具，包括 MONAI Core、MONAI Label 和 MONAI Deploy。
Q如何使用 MONAI Core 进行医疗影像 AI 模型训练？
在 MONAI Core 中，用户可以基于 PyTorch 快速构建和训练支持医疗影像专用变换和预训练模型的 AI 架构。
QMONAI Label 可以怎样提高标注效率？
MONAI Label 通过 AI 辅助标注和主动学习，大幅提升医疗影像数据标注的速度和准确性，并支持多用户协作。
QMONAI Deploy 是否支持临床系统集成？
MONAI Deploy 支持 DICOM 和 FHIR 标准，并可通过容器化部署与临床工作流无缝对接。
QMONAI 是开源免费的吗？
MONAI 基于 Apache 2.0 协议开源，用户可免费使用并进行二次开发。
QMONAI 如何保障医疗数据安全？
MONAI 支持本地部署和标准化接口，避免敏感医疗数据在不安全环境中传输，符合临床隐私保护要求。
QMONAI 与其他医疗影像 AI 框架相比有哪些优势？
MONAI 针对医疗影像场景深度优化，拥有丰富的预训练模型、标准化开发流程和活跃的全球医疗社区支持。
QMONAI 支持哪些临床部署案例？
包括梅奥诊所和西门子医疗等机构已采用 MONAI 部署 AI 模型，实现临床影像流程优化与诊断效率提升。
