英偉達醫(yī)療AI專屬框架開源：要辭別Pytorch和Caffe了嗎？

雷鋒網(wǎng)新聞，英偉達與倫敦國王學院一同宣告了Project MONAI的開源alpha版本，該項目是1個醫(yī)療研發(fā)框架，現(xiàn)已在GitHub上供應。

MONAI是AI Medical Open Network的縮寫。該框架對于醫(yī)療保健研發(fā)職員的需要進行了優(yōu)化，以及能夠與PyTorch和Ignite等深度學習框架一塊運作。

過去醫(yī)療AI模型的訓練，只可依賴PyTorch和Caffe等通用深度學習框架，固然這類框架擁有簡單、零延緩任何變化神經(jīng)網(wǎng)絡言行，設置更自由等特征。

可是這類框架設計之初全是從大眾口味起程，醫(yī)療AI開發(fā)者在工作中應用這類框架的時候，只可自愿做出更多的斗爭。

而此次，英偉達頒布的MONAI框架則是依據(jù)醫(yī)療AI的特征量身打造，能夠輔助醫(yī)學影像研發(fā)職員重現(xiàn)他們的試驗。

Nvidia醫(yī)療保健副總裁Kimberly Powell在一封電子郵件中表示，alpha版本的1個示例是訓練時期的信息加強，擁有定論的界面來操控隨機狀況并保證訓練結(jié)果持續(xù)不變。

MGH＆BWH臨床信息科學核心科學總監(jiān)Jayashree Kalpathy-Cramer 在Powell的博客帖子中說：“科學研發(fā)的可反復性至關首要，特別是當咱們議論AI在醫(yī)學中的運用時。MONAI項目供應了1個框架，社區(qū)能夠應用來自世界各地的信息和技術來驗證和改善用來醫(yī)學成像的AI開發(fā)。”

去年，對AI研發(fā)的更高再現(xiàn)性需要，讓ICML如此的機械學習聚會來鼓舞或需要將代碼與研發(fā)論文一塊提交。

將來，該AI框架將與Nvidia的Clara醫(yī)學成像工具綁定在一塊。MONAI的alpha版本含蓋用來腹部CT的3D器官分隔或用來腦MRI圖片的2D分類等任務的示例。

在去年MICCAI上，英偉達向協(xié)作者吐露了1個同享衛(wèi)形成像最好實踐的通用框架策劃。Powell說，往年一月份，Nvidia和倫敦國王學院的研發(fā)職員，正式開啟對這個框架進行研發(fā)。

MONAI從立項到頒布歷時近4個月，全部流程中參加的研究職員來自多個機構(gòu)，此中含蓋華夏科學院、德國癌癥研發(fā)核心、MGH&BWH臨床信息科學核心、斯坦福大學和慕尼黑技術大學。

在這則新聞發(fā)布的幾天前，Nvidia還分享了1個為美國和巴西的醫(yī)院供應乳腺癌篩查的“乳房鉬靶造影AI”。該產(chǎn)品是通過聯(lián)邦學習將資源進行組合，而不是單一機構(gòu)單獨信息和資源的協(xié)作形式。