基于 MONAI 的 3D 图像分割任务1(数据增强可视化)

文章目录

  • 一、MONAI 是什么?
  • 二、增强可视化
  • 三、Task01_BrainTumour 数据可视化
  • 四、注意事项
  • 五、总结

MONAI是一个医疗领域的开源图像库。本系列就是采用了这个库,实现一些3D图像分割人物的一些前处理工作。引入MONAI的主要原因,是他能够对训练过程进行加速。

从英伟达对 monai 框架的训练加速,主要是从以下几个点着手:

  1. 数据提前缓存到本地
  2. 数据全部,或者部分缓存在CPU内存中
  3. 数据全部,或者部分缓存到GPU内存中
  4. 并行运行DDP

上面几种方法的目的都是为了降低数据读取消耗的时间,进一步提高GPU的平均利用率。这里罗列了官方公布的时间对比,可以点击直达:dataset方法时间对比

本节,主要对下面几点进行介绍:

  1. 对MONAI是个什么有个简单的认识;
  2. 它的数据增强的方法初演示;
  3. 本系列分割任务使用的Task01_BrainTumour 数据集简单查看。

一、MONAI 是什么?

MONAI(Medical Open Network for Artificial Intelligence)

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