Ezt a bejegyzést Stephen Aylwarddal, Matt McCormick-kel, Brianna Majorral a Kitware-től és Justin Kirbyvel, a Frederick National Laboratory for Cancer Research (FNLCR) munkatársával közösen írták.
Amazon SageMaker Studio Lab biztosít költségmentes hozzáférés gépi tanulási (ML) fejlesztői környezetbe mindenkinek, aki rendelkezik e-mail címmel. Mint a teljes értékű Amazon SageMaker Studio, a Studio Lab lehetővé teszi a saját testreszabását Conda környezet és hozzon létre CPU-val és GPU-val skálázható JupyterLab 3-as verziójú notebookok, könnyű hozzáféréssel a legújabb adattudományi termelékenységi eszközökhöz és nyílt forráskódú könyvtárakhoz. Ezenkívül a Studio Lab ingyenes fiókjai közé tartozik minimum 15 GB állandó tárhely, amely lehetővé teszi, hogy folyamatosan karbantartsa és több munkamenetben töltse fel projektjeit, és azonnal ott folytassa, ahol abbahagyta, és akár meg is oszthatja a folyamatban lévő munkáját és munkakörnyezetét másokkal.
Az orvosi képközösség egyik kulcskérdése az, hogyan lehet lehetővé tenni a kutatóknak, hogy kísérletezzenek és fedezzenek fel ezekkel az alapvető eszközökkel. Ennek a kihívásnak a megoldásában az AWS-csapatok együtt dolgoztak Kitware és a Frederick Nemzeti Rákkutató Laboratórium (FNLCR) a Studio Lab és a teljes nyílt forráskódú JupyterLab közösség három fő orvosi képalkotó mesterséges intelligencia erőforrásának összegyűjtése:
Ezek az eszközök és adatok együttesen lehetővé teszik az orvosi képalkotó mesterséges intelligencia kutatói számára, hogy gyorsan kidolgozhassanak és alaposan kiértékeljék a klinikailag kész mélytanulási algoritmusokat egy átfogó és felhasználóbarát környezetben. Az FNLCR és a Kitware csapattagjai együttműködtek egy sor Jupyter notebook létrehozásában, amelyek közös munkafolyamatokat mutatnak be a TCIA adatok programozott eléréséhez és megjelenítéséhez. Ezek a notebookok a Studio Lab segítségével teszik lehetővé a kutatók számára a notebookok futtatását anélkül, hogy saját helyi Jupyter fejlesztői környezetet kellene létrehozniuk – gyorsan felfedezhet új ötleteket, vagy beépítheti munkáját a konferenciákon tartott prezentációkba, workshopokba és oktatóanyagokba.
A következő példa egy Jupyter notebookot futtató Studio Lab-ot szemlélteti, amely letölti a TCIA prosztata MRI-adatokat, szegmentálja azokat a MONAI segítségével, és megjeleníti az eredményeket az itkWidgets segítségével.
Bár az ebben a bejegyzésben bemutatott mintafüzetekkel a Studio Labon könnyedén elvégezhetsz kisebb kísérleteket és demókat ingyenesen, ajánlott Amazon SageMaker Studio amikor a saját orvosi képmodelleit méretarányosan képezi ki. Az Amazon SageMaker Studio egy integrált web-alapú fejlesztői környezet (IDE), amely vállalati szintű biztonsági, irányítási és megfigyelési funkciókkal rendelkezik, amelyből hozzáférhet a célra épített eszközökhöz az ML fejlesztési lépések végrehajtásához. A nyílt forráskódú könyvtárak, mint például a MONAI Core és az itkWidgets, szintén futnak az Amazon SageMaker Studio-on.
Telepítse a megoldást
A TCIA-jegyzetfüzetek Studio Labon való futtatásához regisztrálnia kell egy fiókot az e-mail címével Studio Lab weboldala. A fiókkérelmek jóváhagyása 1–3 napig tarthat.
Ezt követően a telepítés megkezdéséhez kövesse a következő lépéseket:
- Jelentkezzen be a Studio Labba és elindít egy CPU futási környezetet.
- Egy külön lapon navigáljon a TCIA notebookok GitHub repo és válasszon egy jegyzetfüzetet a tároló gyökérmappájában.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Nyissa meg a Studio Labot a jegyzetfüzet megnyitásához a Studio Labban.
- Visszatérve a Studio Labba, válasszon Másolás a projektbe.
- A megnyíló új JupyterLab előugró ablakban válassza a lehetőséget Teljes repo klónozása.
- A következő ablakban tartsa meg az alapértelmezett értékeket, és válassza ki Clone.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a OK amikor a rendszer kéri, hogy erősítse meg az új Conda környezet létrehozását (
medical-image-ai
).
A Conda környezet megépítése legfeljebb 5 percet vesz igénybe. - Az előző lépésben megnyitott terminálban futtassa a következő parancsot a NodeJS telepítéséhez a
studiolab
Conda környezet, amely szükséges az ImJoy JupyterLab 3 bővítmény telepítéséhez:conda install -y -c conda-forge nodejs
Most telepítjük az ImJoy Jupyter bővítményt a Studio Lab Extension Manager segítségével az interaktív vizualizációk engedélyezéséhez. Az Imjoy bővítmény lehetővé teszi, hogy az itkWidgets és más adatigényes folyamatok kommunikáljanak a helyi és távoli Jupyter környezetekkel, beleértve a Jupyter notebookokat, a JupyterLabot, a Studio Labot és így tovább. - Az Extension Managerben keressen rá az „imjoy” kifejezésre, és válassza ki felszerel.
- Ha a rendszer kéri, erősítse meg a kernel újraépítését.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Mentés és újratöltés amikor az építés befejeződött.
Az ImJoy bővítmény telepítése után a notebookok felső menüjében láthatja az ImJoy ikont.
Ennek ellenőrzéséhez lépjen a fájlböngészőbe, és válassza ki a TCIA_Image_Visualalization_with_itkWidgets
jegyzetfüzetet, és válassza ki a medical-image-ai
kernel futtatásához.
Az ImJoy ikon a notebook menü bal felső sarkában lesz látható.
Ezekkel a telepítési lépésekkel sikeresen telepítette a medical-image-ai
A Python kernel és az ImJoy kiterjesztés előfeltétele a TCIA notebookok itkWidgetekkel együtt történő futtatásának a Studio Labon.
Tesztelje az oldatot
Készítettünk egy notebook-készletet és egy oktatóanyagot, amely bemutatja ezen AI-technológiák Studio Labba való integrálását. Ügyeljen arra, hogy a medical-image-ai
Python kernel a TCIA-jegyzetfüzetek Studio Labban való futtatásakor.
Az első SageMaker notebook bemutatja, hogyan tölthet le DICOM-képeket a TCIA-tól, és hogyan jelenítheti meg ezeket a képeket az itkWidgets moziszerű kötet-megjelenítési képességeivel.
A második jegyzetfüzet bemutatja, hogy a több száz TCIA-tanulmányhoz elérhető szakértői megjegyzések hogyan tölthetők le DICOM SEG és RTSTRUCT objektumként, 3D-ben jeleníthetők meg, vagy 2D-s szeletek átfedéseként, és hogyan használhatók fel a mély tanulási rendszerek képzésére és értékelésére.
A harmadik jegyzetfüzet bemutatja, hogy a MONAI Model Zoo-ban elérhető, előre kiképzett MONAI mély tanulási modellek hogyan tölthetők le és használhatók TCIA (vagy saját) DICOM prosztata MRI-kötetek szegmentálására.
A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Nyissa meg a Studio Labot ezekben és más JupyterLab notebookokban, hogy elindítsa ezeket a notebookokat a szabadon elérhető Studio Lab környezetben.
Tisztítsuk meg
Miután követte ebben a bejegyzésben a telepítési lépéseket, és létrehozta a medical-image-ai
Conda környezetben, érdemes lehet törölni a tárhely megtakarítása érdekében. Ehhez használja a következő parancsot:
conda remove --name medical-image-ai --all
Az ImJoy bővítményt az Extension Manager segítségével is eltávolíthatja. Ügyeljen arra, hogy újra létre kell hoznia a Conda környezetet, és újra kell telepítenie az ImJoy bővítményt, ha később a Studio Lab-fiókjában szeretne dolgozni a TCIA notebookokkal.
Zárja be a lapot, és ne felejtsen el választani Futásidő leállítása a Studio Lab projekt oldalán.
Következtetés
A SageMaker Studio Lab ingyenesen elérhető az orvosi képalkotó AI-kutató közösségek számára, és használható orvosi képek mesterséges intelligencia modellezésére és interaktív orvosi képvizualizálására a MONAI-val és az itkWidgetekkel kombinálva. Használhatja a TCIA nyílt adatait és mintajegyzetfüzeteket a Studio Lab segítségével képzési eseményeken, például hackathonokon és workshopokon. Ezzel a megoldással a tudósok és kutatók gyorsan kísérletezhetnek, együttműködhetnek és újíthatnak az orvosi képalkotó AI-val. Ha rendelkezik AWS-fiókkal, és beállított egy SageMaker Studio tartományt, akkor ezeket a jegyzetfüzeteket a Studióban is futtathatja az alapértelmezett Data Science Python kernellel (a ImJoy-jupyter-extension
telepítve), miközben az a számítási példánytípusok széles választéka.
Studio Lab is új funkciót indított az AWS re:Invent 2022-ben hogy elővegye a Studio Labban kifejlesztett jegyzetfüzeteket, és kötegelt munkákként futtassa őket ismétlődő ütemezés szerint az AWS-fiókjaiban. Ezért ML-kísérleteit a Studio Lab ingyenes számítási korlátain túl is méretezheti, és hatékonyabb számítási példányokat használhat sokkal nagyobb adatkészletekkel az AWS-fiókjain.
Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan segítheti az AWS egészségügyi vagy élettudományi szervezetét, forduljon AWS képviselője. Ha további információra van szüksége a MONAI-ról és az itkWidgetsről, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk Kitware. A TCIA folyamatosan új adatokkal egészül ki, javaslatait és hozzászólásait pedig szívesen látjuk a TCIA weboldal.
További olvasnivaló
A szerzőkről
Stephen Aylward a Kitware stratégiai kezdeményezésekért felelős vezető igazgatója, a Chapel Hill-i Észak-Karolinai Egyetem számítástechnikai adjunktusa, valamint a MICCAI Társaság munkatársa. Dr. Aylward megalapította a Kitware irodáját Észak-Karolinában, számos nyílt forráskódú kezdeményezés vezetője volt, és jelenleg a MONAI tanácsadó testületének elnöke.
Matt McCormick, PhD, a Kitware kiváló mérnöke, ahol az Insight Toolkit (ITK) tudományos képelemző eszköztár fejlesztését vezeti. A National Institutes of Health (NIH) számos kutatási ösztöndíjának főkutatója és társvizsgálója volt, együttműködéseket vezetett az Egyesült Államok nemzeti laboratóriumaival, és különféle kereskedelmi projekteket vezetett, amelyek fejlett szoftvereket kínáltak orvosi eszközökhöz. Dr. McCormick határozott szószólója a közösség által vezérelt nyílt forráskódú szoftvereknek, a nyílt tudománynak és a reprodukálható kutatásnak.
Major Brianna a Kitware kutatási és fejlesztési mérnöke, akinek szenvedélye a nyílt forráskódú szoftverek és eszközök fejlesztése, amelyek az orvosi és tudományos közösségek javát szolgálják.
Justin Kirby a Frederick National Laboratory for Cancer Research (FNLCR) műszaki projektmenedzsere. Munkája olyan módszerekre összpontosít, amelyek lehetővé teszik az adatok megosztását, miközben megőrzik a betegek magánéletét, és javítják a reprodukálhatóságot és az átláthatóságot a rákos képalkotó kutatásban. Csapata 2010-ben megalapította a The Cancer Imaging Archive (TCIA) nevű szervezetet, amelyet a kutatói közösség arra használt fel, hogy több mint 200 adatkészletet tegyen közzé kéziratokkal, pályázatokkal, kihívási versenyekkel és jelentős NCI kutatási kezdeményezésekkel. Ezeket az adatkészleteket több mint 1,500 lektorált publikáció tárgyalta.
Gang Fu egészségügyi megoldások építésze az AWS-nél. A Mississippi Egyetemen szerzett PhD fokozatot gyógyszertudományból, és több mint tíz éves technológiai és orvosbiológiai kutatási tapasztalattal rendelkezik. Szenvedélye a technológia és annak az egészségügyre gyakorolt hatása.
Alex Lemm az AWS orvosi képalkotás üzletfejlesztési menedzsere. Alex piacra lépési stratégiákat határoz meg és hajt végre a képalkotó partnerekkel, és megoldások fejlesztését segíti elő, hogy felgyorsítsa az AI/ML-alapú orvosi képalkotási kutatást a felhőben. Szenvedélye a nyílt forráskódú ML keretrendszerek integrálása az AWS AI/ML verembe.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/share-medical-image-research-on-amazon-sagemaker-studio-lab-for-free/
- 1
- 100
- 2D
- 3d
- 77
- a
- Képes
- Rólunk
- gyorsul
- hozzáférés
- hozzáférhető
- Fiók
- Fiókok
- át
- hozzáadott
- cím
- fejlett
- tanácsadó
- Tanácsadó Testület
- szószóló
- Után
- AI
- ai kutatás
- AI / ML
- alex
- algoritmusok
- Minden termék
- lehetővé téve
- lehetővé teszi, hogy
- amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon SageMaker Studio Lab
- elemzés
- és a
- jóváhagyott
- Archív
- elérhető
- AWS
- AWS re:Invent
- alap
- előtt
- hogy
- haszon
- Túl
- nagyobb
- orvosbiológiai
- bizottság
- hoz
- böngésző
- épít
- üzleti
- üzlet fejlesztés
- Rák
- rákkutatás
- képességek
- visz
- Szék
- kihívás
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- felhő
- együttműködik
- együtt
- COM
- kombináció
- össze
- kereskedelmi
- Közös
- kommunikálni
- Közösségek
- közösség
- Közösség által vezérelt
- Versenyek
- teljes
- átfogó
- Kiszámít
- számítógép
- konferenciák
- megerősít
- kapcsolat
- folytatódik
- folyamatosan
- hozzájárulások
- Mag
- Sarok
- Költség
- CPU
- teremt
- készítette
- testre
- dátum
- adat-tudomány
- adatmegosztás
- adatkészletek
- Nap
- mély
- mély tanulás
- alapértelmezett
- alapértelmezett
- Annak meghatározása,
- bizonyítani
- Demo
- Fejleszt
- fejlett
- fejlesztése
- Fejlesztés
- Eszközök
- Igazgató
- tárgyalt
- kijelzők
- Kiváló
- domain
- ne
- letöltés
- letöltések
- könnyen
- lehetővé
- lehetővé téve
- mérnök
- vállalati szintű
- Egész
- Környezet
- környezetek
- alapvető
- Eter (ETH)
- értékelni
- értékelés
- Még
- események
- mindenki
- példa
- végrehajtja
- tapasztalat
- kísérlet
- szakértő
- feltárása
- kiterjesztés
- szembe
- Funkció
- jellegű
- Jellemzők
- fickó
- filé
- vezetéknév
- összpontosított
- következik
- követ
- következő
- Alapított
- keretek
- Frederick
- Ingyenes
- ból ből
- teljesen
- kap
- gif
- GitHub
- Piacra megy
- kormányzás
- támogatások
- Hackathonok
- Egészség
- egészségügyi
- segít
- tart
- Hogyan
- How To
- HTML
- HTTPS
- Több száz
- ICON
- ötletek
- kép
- képelemzés
- képek
- Leképezés
- Hatás
- javul
- in
- tartalmaz
- Beleértve
- információ
- kezdeményezések
- újít
- Insight
- telepíteni
- telepítve
- példa
- integrálni
- integrált
- integrálása
- integráció
- interaktív
- érdekelt
- kérdés
- IT
- Állások
- Jupyter Jegyzetfüzet
- Justin
- Tart
- Kulcs
- labor
- laboratórium
- legutolsó
- indít
- vezető
- vezetékek
- tanulás
- Led
- könyvtárak
- élet
- Life Sciences
- korlátozások
- helyi
- gép
- gépi tanulás
- fenntartása
- fontos
- csinál
- menedzser
- orvosi
- orvostechnikai eszközök
- Orvosi képalkotás
- Partnerek
- Menü
- mód
- minimum
- jegyzőkönyv
- Mississippi
- ML
- modell
- modellezés
- modellek
- ellenőrzés
- több
- MRI
- többszörös
- nemzeti
- National Institutes of Health
- Keresse
- Szükség
- Új
- új funkció
- következő
- NIH
- Északi
- észak-karolina
- jegyzetfüzet
- laptopok
- objektumok
- Office
- folyamatban lévő
- nyitva
- nyílt adatok
- nyílt forráskódú
- Nyílt forráskódú szoftver
- nyitott
- nyit
- szervezet
- Más
- Egyéb
- saját
- partnerek
- szenvedély
- szenvedélyes
- beteg
- egyenrangú
- teljesít
- Gyógyszeripari
- vedd
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- kérem
- pop-up
- állás
- erős
- Előadások
- bemutatott
- Fő
- magánélet
- Folyamatok
- termelékenység
- Termelékenységi eszközök
- Egyetemi tanár
- program
- projektek
- biztosít
- amely
- kiadványok
- közzétesz
- Piton
- gyorsan
- RE
- kész
- ajánlott
- ismétlődő
- Regisztráció
- összefüggő
- távoli
- eltávolítása
- vakolás
- raktár
- kéri
- kötelező
- kutatás
- kutatás és fejlesztés
- Kutatói Közösség
- kutatók
- Tudástár
- Eredmények
- felül
- gyökér
- futás
- futás
- sagemaker
- SageMaker Studio Lab
- Megtakarítás
- Skála
- menetrend
- Tudomány
- TUDOMÁNYOK
- tudósok
- Keresés
- Második
- biztonság
- részes
- szegmensek
- kiválasztása
- idősebb
- különálló
- Series of
- ülések
- készlet
- számos
- Megosztás
- megosztás
- Műsorok
- kisebb
- So
- Társadalom
- szoftver
- megoldások
- Megoldások
- SOLVE
- forrás
- Hely
- verem
- kezdet
- kezdődött
- Államok
- Lépés
- István
- Lépései
- tárolás
- Stratégiai
- stratégiák
- erős
- tanulmányok
- stúdió
- sikeresen
- Systems
- Vesz
- csapat
- csapat
- Műszaki
- Technologies
- Technológia
- tíz
- terminál
- A
- azok
- ebből adódóan
- Harmadik
- alaposan
- három
- nak nek
- együtt
- eszköztár
- szerszámok
- felső
- Vonat
- Képzések
- Átláthatóság
- oktatói
- oktatóanyagok
- Egyesült
- Egyesült Államok
- egyetemi
- használ
- barátságos felhasználói
- különféle
- ellenőrzése
- változat
- keresztül
- látható
- megjelenítés
- Képzeld
- kötet
- kötetek
- web-alapú
- fogadtatás
- ami
- míg
- lesz
- nélkül
- Munka
- dolgozott
- munkafolyamatok
- dolgozó
- Műhelyek
- év
- A te
- zephyrnet
- ZOO