Esta publicación está coescrita con Stephen Aylward, Matt McCormick, Brianna Major de Kitware y Justin Kirby del Laboratorio Nacional de Investigación del Cáncer de Frederick (FNLCR).
Laboratorio de estudio de Amazon SageMaker proporciona un acceso sin costo a un entorno de desarrollo de aprendizaje automático (ML) para todos los que tengan una dirección de correo electrónico. Como el Amazon SageMaker Studio con todas las funciones, Studio Lab le permite personalizar su propio Conda medio ambiente y cree CPU y GPU escalables Cuadernos JupyterLab versión 3, con fácil acceso a las últimas herramientas de productividad de ciencia de datos y bibliotecas de código abierto. Además, las cuentas gratuitas de Studio Lab incluyen un mínimo de 15 GB de almacenamiento persistente, lo que le permite mantener y gastar continuamente sus proyectos en múltiples sesiones y retomar instantáneamente donde lo dejó e incluso compartir su trabajo en curso y entornos de trabajo con otros.
Un problema clave que enfrenta la comunidad de imágenes médicas es cómo permitir que los investigadores experimenten y exploren con estas herramientas esenciales. Para resolver este desafío, los equipos de AWS trabajaron con kitware y Laboratorio Nacional de Frederick para la Investigación del Cáncer (FNLCR) para reunir tres importantes recursos de IA de imágenes médicas para Studio Lab y toda la comunidad de código abierto de JupyterLab:
Estas herramientas y datos se combinan para permitir que los investigadores de IA de imágenes médicas desarrollen rápidamente y evalúen minuciosamente algoritmos de aprendizaje profundo clínicamente listos en un entorno integral y fácil de usar. Los miembros del equipo de FNLCR y Kitware colaboraron para crear una serie de cuadernos Jupyter que demuestran flujos de trabajo comunes para acceder y visualizar datos TCIA mediante programación. Estos cuadernos utilizan Studio Lab para permitir que los investigadores ejecuten los cuadernos sin necesidad de configurar su propio entorno de desarrollo local de Jupyter; puede explorar rápidamente nuevas ideas o integrar su trabajo en presentaciones, talleres y tutoriales en conferencias.
El siguiente ejemplo ilustra Studio Lab ejecutando un cuaderno Jupyter que descarga datos de MRI de próstata TCIA, los segmenta usando MONAI y muestra los resultados usando itkWidgets.
Aunque puede realizar demostraciones y experimentos más pequeños fácilmente con los cuadernos de muestra presentados en esta publicación en Studio Lab de forma gratuita, se recomienda utilizar Estudio Amazon SageMaker cuando entrena sus propios modelos de imágenes médicas a escala. Amazon SageMaker Studio es un entorno de desarrollo basado en web (IDE) integrado con funciones de seguridad, gobernanza y supervisión de nivel empresarial desde el que puede acceder a herramientas especialmente diseñadas para realizar todos los pasos de desarrollo de ML. Las bibliotecas de código abierto como MONAI Core e itkWidgets también se ejecutan en Amazon SageMaker Studio.
Instalar la solución
Para ejecutar los portátiles TCIA en Studio Lab, debe registrar una cuenta con su dirección de correo electrónico en el Sitio web de Studio Lab. Las solicitudes de cuenta pueden tardar entre 1 y 3 días en aprobarse.
Después de eso, puede seguir los pasos de instalación para comenzar:
- Iniciar sesión en Studio Lab e iniciar un tiempo de ejecución de la CPU.
- En una pestaña separada, navegue hasta el Repositorio de GitHub de cuadernos de TCIA y elija un cuaderno en la carpeta raíz del repositorio.
- Elige Laboratorio de estudio abierto para abrir el cuaderno en Studio Lab.
- De vuelta en Studio Lab, elija Copiar al proyecto.
- En la nueva ventana emergente de JupyterLab que se abre, elija Clonar todo el repositorio.
- En la siguiente ventana, mantenga los valores predeterminados y elija Clon.
- Elige OK cuando se le solicite que confirme la creación del nuevo entorno Conda (
medical-image-ai
).
Construir el entorno de Conda llevará hasta 5 minutos. - En la terminal que se abrió en el paso anterior, ejecute el siguiente comando para instalar NodeJS en el
studiolab
Entorno Conda, que se requiere para instalar la extensión ImJoy JupyterLab 3 a continuación:conda install -y -c conda-forge nodejs
Ahora instalamos la extensión ImJoy Jupyter usando Studio Lab Extension Manager para permitir visualizaciones interactivas. La extensión Imjoy permite que itkWidgets y otros procesos de uso intensivo de datos se comuniquen con entornos Jupyter locales y remotos, incluidos los portátiles Jupyter, JupyterLab, Studio Lab, etc. - En el Administrador de extensiones, busque "imjoy" y elija Instalar.
- Confirme para reconstruir el núcleo cuando se le solicite.
- Elige Guardar y recargar cuando la construcción esté completa.
Después de la instalación de la extensión ImJoy, podrá ver el icono de ImJoy en el menú superior de sus portátiles.
Para verificar esto, navegue hasta el explorador de archivos, elija el TCIA_Image_Visualalization_with_itkWidgets
libreta y elija el medical-image-ai
núcleo para ejecutarlo.
El ícono de ImJoy estará visible en la esquina superior izquierda del menú de la computadora portátil.
Con estos pasos de instalación, ha instalado con éxito el medical-image-ai
El kernel de Python y la extensión ImJoy como requisito previo para ejecutar los portátiles TCIA junto con itkWidgets en Studio Lab.
Prueba la solución
Hemos creado un conjunto de cuadernos y un tutorial que muestra la integración de estas tecnologías de IA en Studio Lab. Asegúrate de elegir el medical-image-ai
Kernel de Python al ejecutar los cuadernos TCIA en Studio Lab.
El primer cuaderno de SageMaker muestra cómo descargar imágenes DICOM de TCIA y visualizar esas imágenes utilizando las capacidades de representación de volumen cinemático de itkWidgets.
el segundo cuaderno muestra cómo las anotaciones expertas que están disponibles para cientos de estudios en TCIA se pueden descargar como objetos DICOM SEG y RTSTRUCT, visualizar en 3D o como superposiciones en cortes 2D y usar para entrenamiento y evaluación de sistemas de aprendizaje profundo.
el tercer cuaderno muestra cómo los modelos de aprendizaje profundo de MONAI preentrenados disponibles en Model Zoo de MONAI se pueden descargar y usar para segmentar TCIA (o el suyo propio) volúmenes de resonancia magnética de próstata DICOM.
Elige Laboratorio de estudio abierto en estos y otros cuadernos de JupyterLab para iniciar esos cuadernos en el entorno Studio Lab disponible gratuitamente.
Limpiar
Después de haber seguido los pasos de instalación en esta publicación y creado el medical-image-ai
Entorno de Conda, es posible que desee eliminarlo para ahorrar espacio de almacenamiento. Para hacerlo, use el siguiente comando:
conda remove --name medical-image-ai --all
También puede desinstalar la extensión ImJoy a través del Administrador de extensiones. Tenga en cuenta que deberá volver a crear el entorno Conda y reinstalar la extensión ImJoy si desea continuar trabajando con las computadoras portátiles TCIA en su cuenta de Studio Lab más adelante.
Cierra tu pestaña y no olvides elegir Detener tiempo de ejecución en la página del proyecto Studio Lab.
Conclusión
SageMaker Studio Lab es accesible para las comunidades de investigación de IA de imágenes médicas sin costo y se puede usar para el modelado de IA de imágenes médicas y la visualización de imágenes médicas interactivas en combinación con MONAI e itkWidgets. Puede usar los datos abiertos de TCIA y los cuadernos de muestra con Studio Lab en eventos de capacitación, como hackatones y talleres. Con esta solución, los científicos e investigadores pueden experimentar, colaborar e innovar rápidamente con la IA de imágenes médicas. Si tiene una cuenta de AWS y ha configurado un dominio de SageMaker Studio, también puede ejecutar estos cuadernos en Studio utilizando el kernel predeterminado de Data Science Python (con el ImJoy-jupyter-extension
instalado) mientras selecciona de una variedad de tipos de instancias informáticas.
Laboratorio de estudio también lanzó una nueva función en AWS re:Invent 2022 para tomar los cuadernos desarrollados en Studio Lab y ejecutarlos como trabajos por lotes en un programa recurrente en sus cuentas de AWS. Por lo tanto, puede escalar sus experimentos de ML más allá de las limitaciones informáticas gratuitas de Studio Lab y utilizar instancias informáticas más potentes con conjuntos de datos mucho más grandes en sus cuentas de AWS.
Si está interesado en obtener más información sobre cómo AWS puede ayudar a su organización de ciencias biológicas o de atención médica, comuníquese con un Representante de AWS. Para obtener más información sobre MONAI e itkWidgets, comuníquese con kitware. Se agregan nuevos datos a TCIA de forma continua, y sus sugerencias y contribuciones son bienvenidas visitando el sitio web de TCIA.
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Acerca de los autores
Esteban Aylward es Director Senior de Iniciativas Estratégicas en Kitware, Profesor Adjunto de Informática en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill, y miembro de la Sociedad MICCAI. El Dr. Aylward fundó la oficina de Kitware en Carolina del Norte, ha sido líder de varias iniciativas de código abierto y ahora es presidente de la junta asesora de MONAI.
Matt McCormick, PhD, es un ingeniero distinguido en Kitware, donde dirige el desarrollo de Insight Toolkit (ITK), un conjunto de herramientas de análisis de imágenes científicas. Ha sido investigador principal y co-investigador de varias becas de investigación de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), dirigió compromisos con laboratorios nacionales de los Estados Unidos y dirigió varios proyectos comerciales que proporcionan software avanzado para dispositivos médicos. El Dr. McCormick es un firme defensor del software de código abierto impulsado por la comunidad, la ciencia abierta y la investigación reproducible.
brianna mayor es ingeniero de investigación y desarrollo en Kitware y le apasiona desarrollar software y herramientas de código abierto que beneficiarán a las comunidades médica y científica.
JJustin Kirby es Gerente de Proyectos Técnicos en el Laboratorio Nacional de Investigación del Cáncer de Frederick (FNLCR). Su trabajo se centra en métodos para permitir el intercambio de datos mientras se preserva la privacidad del paciente para mejorar la reproducibilidad y la transparencia en la investigación de imágenes del cáncer. Su equipo fundó The Cancer Imaging Archive (TCIA) en 2010, que la comunidad de investigación ha aprovechado para publicar más de 200 conjuntos de datos relacionados con manuscritos, subvenciones, concursos de desafíos e importantes iniciativas de investigación del NCI. Estos conjuntos de datos se han discutido en más de 1,500 publicaciones revisadas por pares.
Pandilla Fu es Arquitecto de soluciones de atención médica en AWS. Tiene un doctorado en Ciencias Farmacéuticas de la Universidad de Mississippi y tiene más de diez años de experiencia en tecnología e investigación biomédica. Le apasiona la tecnología y el impacto que puede tener en la atención médica.
Alex Lemm es gerente de desarrollo comercial para imágenes médicas en AWS. Alex define y ejecuta estrategias de lanzamiento al mercado con socios de imágenes e impulsa el desarrollo de soluciones para acelerar la investigación de imágenes médicas basadas en IA/ML en la nube. Le apasiona integrar marcos de aprendizaje automático de código abierto con la pila de IA/ML de AWS.
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