MONAILabel 开源项目使用教程

1. 项目介绍

MONAILabel 是一个智能的开源图像标注和学习工具，旨在帮助用户创建标注数据集并构建用于临床评估的 AI 标注模型。它支持应用程序开发者以无服务器的方式构建标注应用，并通过 MONAILabel 服务器将这些应用作为服务提供。MONAILabel 是一个服务器-客户端系统，通过使用 AI 技术促进医学图像的交互式标注。它是一个开源且易于安装的生态系统，可以在本地机器上运行，支持单个或多个 GPU。

2. 项目快速启动

2.1 安装 MONAILabel

首先，确保你的系统环境已经配置好，然后通过以下命令安装 MONAILabel：

pip install -U monailabel

2.2 下载示例应用

你可以从 MONAILabel 的 GitHub 仓库下载示例应用，或者编写自己的自定义应用。以下是下载示例应用的命令：

git clone https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel.git
cd MONAILabel

2.3 启动 MONAILabel 服务器

在下载并配置好应用后，启动 MONAILabel 服务器：

monailabel start_server --app <path_to_your_app> --studies <path_to_your_data>

3. 应用案例和最佳实践

3.1 放射学应用

MONAILabel 提供了用于放射学图像的示例模型，支持交互式和自动化的分割。例如，使用 UNet 和 UNETR 模型进行多器官的自动分割，以及使用 DeepEdit 和 Deepgrow 工具进行模型改进和部署。

3.2 病理学应用

在病理学领域，MONAILabel 支持对全切片图像（WSI）进行交互式和自动化的分割，包括对 Neoplastic 细胞、炎症细胞等的分割。使用 DeepEdit 工具可以进行交互式的细胞分割。

3.3 视频应用

对于内窥镜检查，MONAILabel 提供了交互式和自动化的分割和分类模型。结合 CVAT，可以实现完全自动化的主动学习工作流程，用于训练和微调模型。

4. 典型生态项目

4.1 3DSlicer

3DSlicer 是一个开源的医学图像分析平台，MONAILabel 提供了与 3DSlicer 的集成，支持通过 3DSlicer 进行医学图像的标注和分析。

4.2 OHIF

OHIF Viewer 是一个基于 Web 的医学图像查看器，MONAILabel 支持通过 DICOMWeb 与 OHIF 进行连接，实现远程图像标注和分析。

4.3 CVAT

CVAT 是一个开源的计算机视觉标注工具，MONAILabel 支持与 CVAT 的集成，用于内窥镜视频的标注和主动学习工作流程。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 MONAILabel 进行医学图像的标注和分析。