医療CTで脾臓を3D自動検出

このチュートリアルでは、MONAIを使用して、Medical Segmentation Decathlon Task09データセットで脾臓をセグメンテーションするためのエンドツーエンドの3D医用画像セグメンテーションパイプラインを構築します。体積CTスキャンを扱い、方向合わせ、ボクセル間隔の正規化、強度ウィンドウ処理、前景クロッピング、パッチベースのサンプリングなどの医用画像変換を適用し、その後、二値臓器セグメンテーションのために3D UNetモデルを訓練します。また、モデルがどのように学習し、その予測がグラウンドトゥルースマスクとどのように比較されるかを理解するために、混合精度訓練、DiceCE loss、sliding-window inference、Dice-based validation、および定性的可視化を使用します。さらに、生の医用ボリュームから、完全な訓練・検証・可視化セグメンテーションシステムへと移行します。まず、必要な医用画像処理および可視化の依存関係とともにMONAIをインストールすることから始めます。次に、データセット、変換、モデル訓練、メトリクス、および推論に必要なPyTorch、NumPy、Matplotlib、および主要なMONAIモジュールをインポートします。また、セグメンテーションワークフローに集中している間、ノートブックの出力をきれいに保つために警告を抑制します。