强调模型可复现性！英伟达与伦敦国王学院开源医学AI框架 MONAI

昨日，英伟达与伦敦国王学院发布开源医学AI框架 MONAI。

该框架使用PyTorch深度学习框架，并使用了分布式内存计算平台Ignite。基于NVIDIA Clara, NiftyNet, DLTK and DeepNeuro等库。

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目的

旨在提供一种开源、标准化程度高、用户友好、可复现性好、易于集成、高质量的针对医疗领域特定优化的深度学习框架，

方便处理不同格式、不同分辨率、元数据的医学图像。其中算法的可重复性是设计该框架重点考虑的问题。

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用途

在目前的第一个发布版中已经囊括了特定领域数据转换、神经网络架构、和一些模型评估方法。

已包含数据处理、2D图像分类、3D图像分割等目前在业界表现SOTA的方法。

官方提供了大量的数据处理、分类、分割的样例，方便开发者上手。

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传送门

Github 地址：

https://github.com/Project-MONAI/MONAI

home：

https://monai.io/

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