MONAI

2025年 2月 28日

借助 Databricks Pixels 2.0 和 MONAI 加速醫學影像 AI 運營

根據世界衛生組織（WHO）的數據，全球每年都會進行 36 億次醫學影像檢查，以診斷、監測和治療各種疾病。
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2024年 12月 5日

MONAI 成立 5 周年，慶祝開放科學和企業 AI 創新

值此 MONAI 成立五周年之際，我們見證了開放式醫療 AI 愿景與生產就緒型企業解決方案的融合。 此公告帶來兩項激動人心的進展：
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2024年 6月 24日

利用合成數據生成解決醫學成像的局限性

醫學成像中的合成數據提供了許多好處，包括在真實數據有限的情況下，以多樣化和逼真的圖像增強數據集的能力，
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2024年 4月 17日

使用 GPU 加速的 nvImageCodec 推進醫學影像解碼

本文將深入分析 DICOM 醫學影像的解碼功能。AWS HealthImaging 利用 NVIDIA 的 nvJPEG2000 庫…
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2024年 3月 19日

借助生成式 AI 和細胞成像的新模型打破醫療健康領域的障礙

推動醫療健康成像的未來，NVIDIA MONAI 微服務正在創建獨特的先進模型和擴展模式，以滿足醫療健康和生物制藥行業的需求。
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2023年 11月 26日

借助 NVIDIA MONAI Cloud API 加速 3D 醫學影像的 AI 工作流

AI 越來越多地用于改善醫學成像，以進行健康篩查和風險評估。例如，醫學影像分割可為腫瘤檢測和治療規劃提供重要數據。然而，
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2023年 11月 8日

在 NVIDIA DGX 上以細胞分辨率繪制全人腦神經映射

為了在 2 年內對 100 個大腦進行全人腦細胞級成像以及后續的分析和映射，我們需要加速超級計算和計算工具。
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2023年 7月 13日

用 MONAI 和 RAPIDS 實時進行全幻燈片圖像分析

數字病理切片掃描儀生成大量圖像。載玻片通常以 40 倍的放大率進行掃描，得到千兆像素的圖像。壓縮可以將每個幻燈片的文件大小減少到 1 或 2…
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2023年 6月 20日

用于醫學圖像分析的可視化基礎模型

3D 醫學圖像的分析對于提高臨床反應、疾病跟蹤和患者的整體生存率至關重要。深度學習模型構成了現代 3D 醫學表示學習的支柱，
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2023年 3月 21日

在研究突破和臨床采用的推動下， MONAI 達到 100 萬下載里程碑

MONAI 是一個特定領域的開源醫學成像人工智能框架，推動研究突破并加速人工智能進入臨床影響，目前已被 100 多萬數據科學家、開發人員、
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2022年 11月 28日

通過 MONAI 部署將 AI 帶入臨床生產

隨著廣泛的開源加速人工智能框架觸手可及，醫療人工智能開發人員和數據科學家正以驚人的速度為臨床應用引入新算法。這些模型中的許多都是開創性的，
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2022年 10月 25日

MONAI 通過醫療成像套件在谷歌云上推動醫療 AI

醫學成像是世界各地醫療保健、篩查、診斷和治療工作流程的重要工具。計算機視覺領域的創新和突破正在通過新的 SDK 加速醫療保健領域的復興。
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2022年 9月 21日

開源醫療 AI 創新隨著 MONAI v1.0 不斷擴展

針對醫療成像 AI 生命周期的開發是一個耗時的 和資源高消耗 的過程，通常包括數據采集、計算和培訓時間，
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2022年 9月 21日

GTC 推出新語言、增強網絡安全和醫療 AI 框架

在 GTC 2022 年， NVIDIA 對 AI 框架進行了增強，以構建實時語音 AI 應用程序、大規模設計高性能推薦者、
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2022年 5月 19日

NVIDIA A100 加速醫學圖像處理深度學習研究

本案例中通過 NVIDIA A100 GPU 加速器，上海市磁共振重點實驗室構建了高效的深度學習科研硬件平臺，
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2021年 11月 29日

MONAI 通過 AutoML 支持的模型開發和云本機部署實現飛躍

項目 MONAI 繼續擴展其端到端工作流，推出了新版本和一個名為 MONAI 部署推斷服務的新子項目。
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