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1import"./Bzak7iHL.js";import"./Bi_hwMQS.js";import{a as e,n as o,b as I}from"./DJR40h1z.js";const r={slug_:"monai",title:"医療画像診断AIフレームワークMONAI",author:"木村 優志",date:"2025-06-25T11:14:00.000Z",tag:[{title:"AI"},{title:"画像"}],image:"/img/2025-06-25-eyecatch.jpeg"},{slug_:N,title:n,author:M,date:m,tag:O,image:s}=r;var i=I('<p>医療検査でX線CTや、MRIを撮った方もいるでしょう。通常、そういった医療画像は病理医が診て検査します。これをAIの画像検査で代替する試みが始まっています。</p> <p>代表的なシステムが、NVIDIAの<a href="https://monai.io" rel="nofollow">MONAI (Medical Open Network for Artificial Intelligence)</a>です。MONAIはオープンソースで開発されています。MONAIは以下の３つのツールから成っています。AI学習のための正解データをつける MONAI Label, AI 学習を行う MONAI Core, MONAI Core で学習したモデルを運用するための MONAI Deploy です。</p> <p>私も、お客様の案件を手伝う中で、MONAIを利用したことがあります。主に、MONAI Coreを扱いました。データはお客様提供のもので、DICOM形式でした。MONAIで扱うデータ形式は、nii.gz という形式なので、変換が必要でした。CTやMRIなどの画像は３次元画像ですので、MONAI で取り扱うモデルも 3次元モデルです。3D CNN をベースとしたモデルとなります。MONAIには、最新のモデルが実装されており、現在、<a href="https://arxiv.org/abs/2409.12193" rel="nofollow">Vista3D</a>や、<a href="https://arxiv.org/abs/2201.01266" rel="nofollow">Swin-UNETR</a>などが実装されています。どちらも、狭い領域と広い領域の情報を効率よく表現できるモデルです。また、有用なデータ拡張も豊富に実装されているため、学習データが少なくても高精度な認識が可能です。</p> <p>CTやMRIというと国内では、富士フィルムが有名ですが、GPUメーカーというイメージの強いNVIDIAがこのような有用なツールをオープンソースで提供していることは驚くべきことです。NVIDIAがソフトウェアにも力を入れ、GPUの応用分野を広げていこうとしていることが伺えます。</p>',1);function f(a){var t=i();o(6),e(a,t)}export{f as default,r as metadata};