यह पोस्ट स्टीफन आयलवर्ड, मैट मैककॉर्मिक, किटवेयर के ब्रायना मेजर और फ्रेडरिक नेशनल लेबोरेटरी फॉर कैंसर रिसर्च (एफएनएलसीआर) के जस्टिन किर्बी के साथ सह-लिखित है।
अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो लैब प्रदान करता है निःशुल्क पहुंच एक ईमेल पते वाले प्रत्येक व्यक्ति के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) विकास वातावरण। पूरी तरह से विशेषताओं वाले अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो की तरह, स्टूडियो लैब आपको अपना स्वयं का अनुकूलन करने की अनुमति देता है कोंडा पर्यावरण और सीपीयू- और जीपीयू-स्केलेबल बनाएं JupyterLab संस्करण 3 नोटबुक, नवीनतम डेटा विज्ञान उत्पादकता टूल और ओपन-सोर्स लाइब्रेरी तक आसान पहुंच के साथ। इसके अलावा, स्टूडियो लैब मुफ़्त खातों में शामिल हैं न्यूनतम 15 जीबी स्थायी भंडारण, आपको कई सत्रों में अपनी परियोजनाओं को लगातार बनाए रखने और खर्च करने में सक्षम बनाता है और आपको तुरंत वहां से शुरू करने की अनुमति देता है जहां आपने छोड़ा था और यहां तक कि अपने चल रहे काम और कार्य वातावरण को दूसरों के साथ साझा करने की भी अनुमति देता है।
चिकित्सा छवि समुदाय के सामने एक प्रमुख मुद्दा यह है कि शोधकर्ताओं को इन आवश्यक उपकरणों के साथ प्रयोग और अन्वेषण करने में कैसे सक्षम बनाया जाए। इस चुनौती को हल करने के लिए, AWS टीमों ने साथ काम किया किटवेयर और फ्रेडरिक नेशनल लेबोरेटरी फॉर कैंसर रिसर्च (FNLCR) स्टूडियो लैब और संपूर्ण ओपन-सोर्स ज्यूपिटरलैब समुदाय के लिए तीन प्रमुख मेडिकल इमेजिंग एआई संसाधनों को एक साथ लाने के लिए:
ये उपकरण और डेटा मिलकर मेडिकल इमेजिंग एआई शोधकर्ताओं को एक व्यापक और उपयोगकर्ता के अनुकूल वातावरण में चिकित्सकीय रूप से तैयार गहन शिक्षण एल्गोरिदम को तेजी से विकसित करने और गहन मूल्यांकन करने की अनुमति देते हैं। एफएनएलसीआर और किटवेयर की टीम के सदस्यों ने ज्यूपिटर नोटबुक की एक श्रृंखला बनाने के लिए सहयोग किया जो टीसीआईए डेटा को प्रोग्रामेटिक रूप से एक्सेस और विज़ुअलाइज़ करने के लिए सामान्य वर्कफ़्लो प्रदर्शित करता है। ये नोटबुक स्टूडियो लैब का उपयोग करते हैं ताकि शोधकर्ताओं को अपने स्वयं के स्थानीय ज्यूपिटर विकास वातावरण को स्थापित करने की आवश्यकता के बिना नोटबुक चलाने की अनुमति मिल सके - आप जल्दी से नए विचारों का पता लगा सकते हैं या सम्मेलनों में प्रस्तुतियों, कार्यशालाओं और ट्यूटोरियल में अपने काम को एकीकृत कर सकते हैं।
निम्नलिखित उदाहरण स्टूडियो लैब को ज्यूपिटर नोटबुक चलाने का चित्रण करता है जो टीसीआईए प्रोस्टेट एमआरआई डेटा डाउनलोड करता है, इसे एमओएनएआई का उपयोग करके खंडित करता है, और आईटीकेविजेट्स का उपयोग करके परिणाम प्रदर्शित करता है।
यद्यपि आप स्टूडियो लैब पर इस पोस्ट में प्रस्तुत नमूना नोटबुक के साथ छोटे प्रयोग और डेमो आसानी से मुफ्त में कर सकते हैं, इसका उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो जब आप अपने स्वयं के चिकित्सा छवि मॉडलों को बड़े पैमाने पर प्रशिक्षित करते हैं। अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा, प्रशासन और निगरानी सुविधाओं के साथ एक एकीकृत वेब-आधारित विकास वातावरण (आईडीई) है, जहां से आप सभी एमएल विकास चरणों को पूरा करने के लिए उद्देश्य-निर्मित टूल तक पहुंच सकते हैं। MONAI Core और itkWidgets जैसी ओपन-सोर्स लाइब्रेरी भी Amazon SageMaker Studio पर चलती हैं।
समाधान स्थापित करें
स्टूडियो लैब पर टीसीआईए नोटबुक चलाने के लिए, आपको अपने ईमेल पते का उपयोग करके एक खाता पंजीकृत करना होगा स्टूडियो लैब वेबसाइट. खाता अनुरोधों को स्वीकृत होने में 1-3 दिन लग सकते हैं।
उसके बाद, आप आरंभ करने के लिए इंस्टॉलेशन चरणों का पालन कर सकते हैं:
- स्टूडियो लैब में लॉग इन करें और एक सीपीयू रनटाइम शुरू करें।
- एक अलग टैब में, पर जाएँ TCIA नोटबुक GitHub रेपो और रिपॉजिटरी के रूट फ़ोल्डर में एक नोटबुक चुनें।
- चुनें स्टूडियो लैब खोलें स्टूडियो लैब में नोटबुक खोलने के लिए।
- स्टूडियो लैब में वापस, चुनें प्रोजेक्ट में कॉपी करें.
- खुलने वाले नए JupyterLab पॉप-अप में, चुनें संपूर्ण रेपो को क्लोन करें.
- अगली विंडो में, डिफ़ॉल्ट रखें और चुनें क्लोन.
- चुनें OK जब नए कोंडा वातावरण के निर्माण की पुष्टि करने के लिए कहा गया (
medical-image-ai
).
कोंडा पर्यावरण के निर्माण में 5 मिनट तक का समय लगेगा। - पहले चरण में खुले टर्मिनल में, NodeJS को स्थापित करने के लिए निम्न कमांड चलाएँ
studiolab
Conda वातावरण, जो अगले ImJoy JupyterLab 3 एक्सटेंशन को स्थापित करने के लिए आवश्यक है:conda install -y -c conda-forge nodejs
अब हम इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन को सक्षम करने के लिए स्टूडियो लैब एक्सटेंशन मैनेजर का उपयोग करके ImJoy Jupyter एक्सटेंशन इंस्टॉल करते हैं। इम्जॉय एक्सटेंशन itkWidgets और अन्य डेटा-गहन प्रक्रियाओं को स्थानीय और दूरस्थ ज्यूपिटर वातावरण के साथ संचार करने की अनुमति देता है, जिसमें ज्यूपिटर नोटबुक, ज्यूपिटरलैब, स्टूडियो लैब आदि शामिल हैं। - एक्सटेंशन मैनेजर में, "imjoy" खोजें और चुनें स्थापित करें.
- संकेत मिलने पर कर्नेल को फिर से बनाने की पुष्टि करें।
- चुनें सहेजें और पुनः लोड करें जब निर्माण पूरा हो जाएगा.
ImJoy एक्सटेंशन की स्थापना के बाद, आप अपनी नोटबुक के शीर्ष मेनू में ImJoy आइकन देख पाएंगे।
इसे सत्यापित करने के लिए, फ़ाइल ब्राउज़र पर जाएँ, चुनें TCIA_Image_Visualalization_with_itkWidgets
नोटबुक, और चुनें medical-image-ai
इसे चलाने के लिए कर्नेल।
ImJoy आइकन नोटबुक मेनू के ऊपरी बाएँ कोने में दिखाई देगा।
इन इंस्टॉलेशन चरणों के साथ, आपने सफलतापूर्वक इंस्टॉल कर लिया है medical-image-ai
स्टूडियो लैब पर itkWidgets के साथ टीसीआईए नोटबुक को चलाने के लिए पायथन कर्नेल और इमजॉय एक्सटेंशन एक शर्त के रूप में।
समाधान का परीक्षण करें
हमने नोटबुक का एक सेट और एक ट्यूटोरियल बनाया है जो स्टूडियो लैब में इन एआई प्रौद्योगिकियों के एकीकरण को प्रदर्शित करता है। का चयन करना सुनिश्चित करें medical-image-ai
स्टूडियो लैब में टीसीआईए नोटबुक चलाते समय पायथन कर्नेल।
पहली सेजमेकर नोटबुक दिखाता है कि TCIA से DICOM छवियां कैसे डाउनलोड करें और itkWidgets की सिनेमैटिक वॉल्यूम रेंडरिंग क्षमताओं का उपयोग करके उन छवियों को कैसे विज़ुअलाइज़ करें।
दूसरी नोटबुक दिखाता है कि कैसे TCIA पर सैकड़ों अध्ययनों के लिए उपलब्ध विशेषज्ञ एनोटेशन को DICOM SEG और RTSTRUCT ऑब्जेक्ट के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है, 3D में विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है या 2D स्लाइस पर ओवरले के रूप में देखा जा सकता है, और गहन शिक्षण प्रणालियों के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए उपयोग किया जा सकता है।
तीसरी नोटबुक दिखाता है कि कैसे MONAI के मॉडल चिड़ियाघर पर उपलब्ध पूर्व-प्रशिक्षित MONAI गहन शिक्षण मॉडल को डाउनलोड किया जा सकता है और TCIA (या आपके अपने) DICOM प्रोस्टेट MRI वॉल्यूम को विभाजित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
चुनें स्टूडियो लैब खोलें इन और अन्य JupyterLab नोटबुक में उन नोटबुक को निःशुल्क उपलब्ध स्टूडियो लैब वातावरण में लॉन्च करने के लिए।
क्लीन अप
आपके द्वारा इस पोस्ट में इंस्टॉलेशन चरणों का पालन करने और इसे बनाने के बाद medical-image-ai
कोंडा पर्यावरण, भंडारण स्थान बचाने के लिए आप इसे हटाना चाह सकते हैं। ऐसा करने के लिए, निम्न आदेश का उपयोग करें:
conda remove --name medical-image-ai --all
आप एक्सटेंशन मैनेजर के माध्यम से इमजॉय एक्सटेंशन को अनइंस्टॉल भी कर सकते हैं। ध्यान रखें कि यदि आप बाद में अपने स्टूडियो लैब खाते में टीसीआईए नोटबुक के साथ काम करना जारी रखना चाहते हैं तो आपको कॉनडा वातावरण को फिर से बनाना होगा और इमजॉय एक्सटेंशन को फिर से इंस्टॉल करना होगा।
अपना टैब बंद करें और चुनना न भूलें रनटाइम बंद करो स्टूडियो लैब प्रोजेक्ट पेज पर।
निष्कर्ष
सेजमेकर स्टूडियो लैब मेडिकल इमेज एआई अनुसंधान समुदायों के लिए बिना किसी कीमत के उपलब्ध है और इसका उपयोग मोनाई और आईटीकेविजेट्स के संयोजन में मेडिकल इमेज एआई मॉडलिंग और इंटरैक्टिव मेडिकल इमेज विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया जा सकता है। आप हैकथॉन और कार्यशालाओं जैसे प्रशिक्षण कार्यक्रमों में स्टूडियो लैब के साथ टीसीआईए ओपन डेटा और नमूना नोटबुक का उपयोग कर सकते हैं। इस समाधान के साथ, वैज्ञानिक और शोधकर्ता मेडिकल इमेज एआई के साथ त्वरित रूप से प्रयोग, सहयोग और नवाचार कर सकते हैं। यदि आपके पास AWS खाता है और आपने SageMaker Studio डोमेन स्थापित किया है, तो आप डिफ़ॉल्ट डेटा साइंस पायथन कर्नेल (के साथ) का उपयोग करके इन नोटबुक को स्टूडियो पर भी चला सकते हैं ImJoy-jupyter-extension
स्थापित) से चयन करते समय गणना उदाहरण प्रकारों की विविधता.
स्टूडियो लैब भी AWS re:Invent 2022 में एक नया फीचर लॉन्च किया स्टूडियो लैब में विकसित नोटबुक लेने और उन्हें अपने AWS खातों में आवर्ती शेड्यूल पर बैच नौकरियों के रूप में चलाने के लिए। इसलिए, आप अपने एमएल प्रयोगों को स्टूडियो लैब की मुफ्त गणना सीमाओं से परे बढ़ा सकते हैं और अपने एडब्ल्यूएस खातों पर बहुत बड़े डेटासेट के साथ अधिक शक्तिशाली गणना उदाहरणों का उपयोग कर सकते हैं।
यदि आप इस बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैं कि AWS आपके स्वास्थ्य देखभाल या जीवन विज्ञान संगठन की कैसे मदद कर सकता है, तो कृपया संपर्क करें एडब्ल्यूएस प्रतिनिधि. MONAI और itkWidgets पर अधिक जानकारी के लिए कृपया संपर्क करें किटवेयर. टीसीआईए में निरंतर आधार पर नया डेटा जोड़ा जा रहा है, और आपके सुझावों और योगदानों का स्वागत है टीसीआईए वेबसाइट.
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लेखक के बारे में
स्टीफन आयलवर्ड किटवेयर में रणनीतिक पहल के वरिष्ठ निदेशक, चैपल हिल में उत्तरी कैरोलिना विश्वविद्यालय में कंप्यूटर के सहायक प्रोफेसर और MICCAI सोसाइटी के फेलो हैं। डॉ. आयलवर्ड ने उत्तरी कैरोलिना में किटवेयर के कार्यालय की स्थापना की, कई ओपन-सोर्स पहलों के नेता रहे हैं, और अब मोनाई सलाहकार बोर्ड के अध्यक्ष हैं।
मैट मैककॉर्मिक, पीएचडी, किटवेयर में एक प्रतिष्ठित इंजीनियर हैं, जहां वह एक वैज्ञानिक छवि विश्लेषण टूलकिट, इनसाइट टूलकिट (आईटीके) के विकास का नेतृत्व करते हैं। वह राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (एनआईएच) से कई अनुसंधान अनुदानों के प्रमुख अन्वेषक और सह-अन्वेषक रहे हैं, उन्होंने संयुक्त राज्य अमेरिका की राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं के साथ जुड़ाव का नेतृत्व किया, और चिकित्सा उपकरणों के लिए उन्नत सॉफ्टवेयर प्रदान करने वाली विभिन्न वाणिज्यिक परियोजनाओं का नेतृत्व किया। डॉ. मैककॉर्मिक समुदाय-संचालित ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर, मुक्त विज्ञान और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य अनुसंधान के प्रबल समर्थक हैं।
ब्रियाना मेजर वह किटवेयर में एक अनुसंधान और विकास इंजीनियर हैं और उन्हें ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर और टूल विकसित करने का जुनून है, जिससे चिकित्सा और वैज्ञानिक समुदायों को लाभ होगा।
Jउस्टिन किर्बी फ्रेडरिक नेशनल लेबोरेटरी फॉर कैंसर रिसर्च (FNLCR) में एक तकनीकी परियोजना प्रबंधक हैं। उनका काम कैंसर इमेजिंग अनुसंधान में प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और पारदर्शिता में सुधार के लिए रोगी की गोपनीयता को संरक्षित करते हुए डेटा साझाकरण को सक्षम करने के तरीकों पर केंद्रित है। उनकी टीम ने 2010 में द कैंसर इमेजिंग आर्काइव (टीसीआईए) की स्थापना की, जिसका लाभ अनुसंधान समुदाय ने पांडुलिपियों, अनुदानों, चुनौती प्रतियोगिताओं और प्रमुख एनसीआई अनुसंधान पहलों से संबंधित 200 से अधिक डेटासेट प्रकाशित करने के लिए उठाया है। इन डेटासेट पर 1,500 से अधिक सहकर्मी समीक्षा प्रकाशनों में चर्चा की गई है।
गंग फू AWS में हेल्थकेयर सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हैं। उन्होंने मिसिसिपी विश्वविद्यालय से फार्मास्युटिकल साइंस में पीएचडी की है और उनके पास प्रौद्योगिकी और बायोमेडिकल अनुसंधान का दस वर्षों से अधिक का अनुभव है। वह प्रौद्योगिकी और स्वास्थ्य सेवा पर इसके प्रभाव के बारे में भावुक हैं।
एलेक्स लेम्म AWS में मेडिकल इमेजिंग के लिए व्यवसाय विकास प्रबंधक हैं। एलेक्स इमेजिंग साझेदारों के साथ गो-टू-मार्केट रणनीतियों को परिभाषित और क्रियान्वित करता है और क्लाउड में एआई/एमएल-आधारित मेडिकल इमेजिंग अनुसंधान में तेजी लाने के लिए समाधान विकास को संचालित करता है। उन्हें AWS AI/ML स्टैक के साथ ओपन सोर्स ML फ्रेमवर्क को एकीकृत करने का शौक है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/share-medical-image-research-on-amazon-sagemaker-studio-lab-for-free/
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