需要用monai做一个ct图片的基础深度学习，比较容易
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- 2025-05-24 14:43首先，MONAI（Medical Open Network for AI）是一个专为医学影像设计的深度学习框架，它为医学图像分析提供了各种工具和工作流程，是医学影像AI研究的基础。MONAI支持构建和训练各种神经网络模型，能够帮助研究者在...
- 2025-06-06 17:48AI算力网络与通信的博客 医疗机器人是“机器人+医疗”的...本文从“故事引入”开始，用一个真实的手术案例引出深度学习医疗机器人的价值；接着拆解核心概念（深度学习、医疗机器人、医学影像分析）及其关系；通过代码与数学公式讲解算法原理；
- 2025-07-11 02:14AI大模型应用之禅的博客 本文旨在为读者提供PyTorch在深度学习领域的全面指南，涵盖从基础概念到高级应用的完整知识体系。我们将重点探讨PyTorch的核心特性、设计哲学以及在实际项目中的应用方法。文章将从PyTorch的基础架构开始，逐步深入...
- 2025-09-01 18:23星野云联AIoT技术洞察的博客 本文深入解析了 10 大最流行的深度学习框架，涵盖通用深度学习框架、计算机视觉、语音处理、医疗 AI 及跨平台兼容性工具，并提供技术细节、架构设计、适用场景及行业案例，帮助你找到最合适的 AI 解决方案。
- 2025-07-21 04:53DeepHacking的博客 本文介绍了使用MONAI框架实现病理全切片图像（WSI）肿瘤检测的完整流程。主要包括：1）通过WSIPatchDataset构建WSI分块数据集；2）使用UNet模型进行训练；3）采用滑动窗口推理（sliding_window_inference）实现全图...
- 2025-02-13 02:51WHCIS的博客 AR/VR实时病灶定位。：文本-影像联合嵌入学习。：使用10万+未标注病例。
- 2025-07-25 16:43verse_armour的博客 项目: 使用 MONAI，以预训练的 SwinUNETR 为骨干网络，微调 RetinaNet 进行3D肺结节检测。本文档旨在记录在项目配置、数据处理和模型训练过程中遇到的一系列问题及其解决方案，作为经验沉淀和未来参考。: 创建一个...
- 2025-05-26 15:12FIREINWORLD2的博客 UNet 是一个经典的编码器-解码器结构，适合器官分割；DynUNet 提供动态调整能力，适应不同输入大小；SwinUNETR 结合 Transformer 技术，适合复杂任务如脑肿瘤分割。你可以通过定义继承自 nn.Module 的自定义模型，将...
- 2025-04-28 07:45deepdata_cn的博客 然而，传统上医学图像的解读主要依赖专业医生手动进行，这一过程存在诸多局限性。首先，手动解读医学图像耗时费力，在面对大量患者的图像时，医生的工作负担沉重，效率低下。其次，医生的主观因素会对图像解读结果...
- 2024-08-09 02:47努力的Lorre的博客 本帖子将以本书的逻辑和顺序做一个梳理：CS基础->AI算法->模型压缩->异构计算->AI框架->AI编译器《Deep Learning Systems》(https://deeplearningsystems.ai/)CS基础推荐书单所需的编程语言(C/C++、...
- 2025-07-16 17:48猿享天开的博客 本文深入探讨使用MONAI框架实现肺部CT...本文特别关注医学影像的挑战（如高维3D数据、类不平衡、标注稀缺），提出MONAI分割模型的优化方案，并探讨可解释性与临床诊断的结合，适合深度学习从业者和医学影像领域研究者。
- 2025-04-12 22:50AI大模型应用工坊的博客 深度学习技术的突破，尤其是卷积神经网络（CNN）在视觉任务中的优异表现，为医疗影像自动化分析提供了革命性解决方案。本文旨在构建一套完整的技术框架，涵盖从DICOM影像预处理、数据增强、模型架构设计、训练优化到...
- 2025-11-24 21:47yang lebron的博客 本文介绍了一个预集成PyTorch、CUDA和MONAI的容器镜像，专为医疗AI场景优化。通过解决版本兼容、GPU加速与医学图像处理难题，显著提升开发效率，实现从环境搭建到模型训练的全流程加速。
- 2020-07-26 07:39wujianming_110117的博客 医学开放式人工智能网络（MONAI）是一个免费提供、社区支持、基于Pythorch的医疗影像学深度学习框架。它为开发训练工作流程提供了领域优化的基础功能。 在4月份发布的gtc2020 alpha版本的基础上，MONAI现在发布了0.2...
- 2022-07-20 18:49Tina姐的博客 为了解决这个问题，我们提出了，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注释应用程序。它允许研究人员...
- 2025-08-11 15:31小李也疯狂的博客 深度学习开源项目已形成从基础框架到垂直领域的完整生态，选择合适的工具能显著提升开发效率。基础框架中，PyTorch 适合科研创新，TensorFlow/Keras 侧重工业部署；模型库如 Hugging Face Transformers 和 ...
- 2025-01-28 20:50Coderabo的博客 医学影像辅助诊断系统正经历从人工判读到智能分析的范式转变，其中病灶自动标注技术作为关键突破口，正在重塑放射科工作流程。
- 2025-05-06 13:55软考和人工智能学堂的博客 随着深度学习技术的快速发展，如何将训练好的模型快速部署并提供友好的用户交互界面成为许多AI项目落地的关键。WebUI(Web User Interface)作为一种轻量级、跨平台的解决方案，正被广泛应用于各类AI模型的部署场景。...
- 2025-07-20 21:11AI算力网络与通信的博客 基于多层神经网络的机器学习方法医学影像分析：利用计算机分析X光、CT、MRI等医学图像的技术机器学习在医疗领域的应用原理和方法深度学习在医学影像分析中的强大能力AI疾病预测模型的工作流程。
- 2025-08-27 07:17伍希望的博客 本文深入探讨了MONAI框架中的UNet系列医疗分割网络实现、Transformer在医疗影像中的应用、预训练模型与迁移学习策略以及自定义网络架构开发指南。文章详细介绍了各种网络架构的核心特性、配置参数、优化技巧和实际...
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