一款专门为医学图像定制的框架（MONAI），太好用了！

就是这个框架~~~~~

思考一下几个问题

1. 在pytorch中如何加载nii.gz格式的三维数据，dataset应该怎么写？

2. 在pytorch中，如何对医学数据做一些常用transform？比如CT图像中，你只想要-40到160之间的CT值，并把这之间的值归一化到[0,1].

3. 在刚开始一个项目时，是不是想要快速搭建好一个baseline，并且希望dataset和dataloder可以一句话搞定，不管是二维还是三维，model也可以直接调用，总之，一句话，我不太想写什么代码。

4. 我是不是希望有一个成熟的框架有我想要的一切，比如各种loss，各种度量指标，各种预处理和后处理，各种经典网络，各种可视化。而且还要简单易实现。

如果你一直在找一个非常简单好用，又不用写太多代码的框架，那你一定要知道MONAI。非常适合编程能力不太强的朋友。如果你有pytorch的基础，那你只用花一天时间就能上手啦。一起来看看吧~

01 什么是MONAI框架

MONAI是NVIDIA与伦敦国王学院（King’s College London）于2019年下半年推出的开源AI框架，是一个免费的，由社区支持的，基于PyTorch的框架，用于医疗成像中的深度学习。简而言之，它可以搭配着pytorch使用，你怎么用pytorch, 就可以怎么用MONAI。学习起来0成本。

 

02 举个例子- 三维图像分类

2.1 构建dataset

2.2 定义模型，损失函数以及优化器

2.3 执行一个常规的深度学习训练方式

跟pytorch一样的吧，所以说学起来是0成本。如果pytorch学过，也可以直接上手，要什么，调用什么 ，基本不用手写代码。之后会细讲MONAI非常好用的一些功能函数怎么用，会有代码演示，注意事项等，带你轻松入门。