MONAILabelin3DSlicer案例1:在腹部CT中自动分割脾脏导读本系列涵盖从3DSlicer医学图像查看器的基础使用到高级自动分割扩展程序的内容（从入门到高阶！），具体包括软件安装、基础使用教程，自动分割扩展（totalsegmentator,monailabel）快速标注数据。在本系列第三部分中，我们在工作站

在3DSlicer中使用MonaiBundle和ModelZoo标注医学影像数据-CT肺结节检测导读本系列涵盖从3DSlicer医学图像查看器的基础使用到高级自动分割扩展程序的内容（从入门到高阶！），具体包括软件安装、基础使用教程，自动分割扩展（totalsegmentator,monailabel）快速标注数据。在本系列第

在3Dslicer中使用AI辅助标注可以大大减少我们的标注时间成本。例如，一个有经验的临床医生标注一个CT胰腺和胰腺癌需要20分钟，而在3dslicer中使用monailabelAI插件标注，只需要2-5分钟。而这个过程完全是自动的，你只需要对结果进行微调即可完成标注。备注：本文涉及到很多之前写过的文

使用MonaiBundle和ModelZoo对医学影像数据进行分类-全脑133个结构分割文章目录导读MonaiBundle和ModelZoo简单介绍基于monaibundle的MRI全脑分割模型简介模型描述模型训练细节训练数据注意事项电脑配置完整的133个脑结构列表在3Dslicer使用全脑结构分割模型完整的133

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

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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