1简介         MONAI网站提供了2D分类/分割、3D分类/分割等例程代码如下图所示，通过学习例程代码，初学者能够尽快掌握MONAI框架，但是由于开源框架软件版本更新较快、各模块功能难以协调等原因，这些例程往往无法在Kaggle平台直接运行。本文对MONAI官网第二个例程，即2D分割

#-*-mode:python;coding:utf-8-*-frompathlibimportPathimportPyInstaller.utils.hooksimportmonaifromPyInstaller.utils.hooksimportcollect_data_filesfromPyInstaller.building.apiimportPYZ,EXE,COLLECT#收集monai相关的文件monai_datas=[

MONAI提供了一系列的数据预处理操作，称之为transform。transform的目的是将原始数据转化为模型能够接受的格式，同时也可以进行一些数据增强操作，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。MONAI中的transform分为两类：vanillatransform和dicttransform。在视频中都会详细介绍MONAI简介MONAI是

文章目录为什么要使用分布式训练分布式训练有哪些方法1️⃣数据并行2️⃣模型并行基于Pytorch的分布式训练方法DP(DataParallel)DDP(DistributedDataParallel)step1：初始化进程step2:在创建dataloder前加一个samplerstep3:设定Devicestep4:使用DistributedDataParallel模块

MONAI更新到0.9版本了，你用的是多少呢？我们来看看这次有什么重要更新。MONAIBundle：MONAI捆绑包Objectdetectioninmedicalimages：医学图像中的对象检测SwinTransformersfor3Dmedicalimageanalysis：用于3D医学图像分析的SwinTransformersNewinteractivesegmentationc

这部分为monailabel的安装实操，分为服务端安装和客户端安装。预祝大家顺利安装。如果遇到问题，可以在交流群里探讨。在开始前，可以把以下链接打开，官方安装教程monailabelgithub服务器（Server）端安装服务器电脑条件：可以是Ubuntu和Windows操作系统，但必须要有GPU/CUDA。并能支持深

MONAI此次更新大部分基于MONAIBundle。在分割模块，新增了一个Auto3DSegapp,将数据处理，模型选择，训练和评估等集合在一起。此外还提供了联邦学习，为数字病理图像新增了MetaTensor,提供更多元数据属性。在MRI数据重建模块，也新增了一些功能。接下来，具体了解一下，有没有你感兴趣的内容~

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MONAILabel，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MONAILabel，研究人员可以开发专注于其专业领域的

本文介绍MONAI框架提供的医学图像方面的教程，基本包括医学图像处理AI方向的各个领域，并且每个教程都是可以跑的通的！可以作为入门的第一项目。主要内容如下文章目录1二维分类2二维分割3三维分类4三维分割4.1ignite版本4.2torch版本4.3BRATS脑肿瘤多标签三维分割4.4CTS

6裁剪&填充【SpatialCropd,CenterSpatialCropd,CropForegroundd,RandCropByPosNegLabeld,SpatialPadd】对于CT或者MRI图像来讲，图像是非常大的，又是一个三维图像，不可能全部输入网络中训练。要么把图像直接Resize到固定的尺寸，要么就是裁剪图像。monai提供了非常多的裁剪模式，包括

在上一次分享中，我们在Dataset方法里，已经使用了transform函数，这节课对transform做一个详细的介绍。上一次视频连接：MONAI中，一定要学会的三种Datasettransform大致可以分为以下几个类别想要什么样类别的变换，就在该类别下去找。目录普通变换和字典变换的联系与区别1.数据准备2.加载NIf

在正式学习MONAI功能函数前，以下的网址必须要收藏。1.MONAIAPI： https://docs.monai.io/en/latest/index.html作用：查询功能函数的用法，主要分为以下几类2.MONAIGitHub项目地址： https://github.com/Project-MONAI   作用：如果上述API介绍的不够完整，可以去项目里面找一些例子