Această postare este scrisă împreună cu Stephen Aylward, Matt McCormick, Brianna Major de la Kitware și Justin Kirby de la Frederick National Laboratory for Cancer Research (FNLCR).
Amazon SageMaker Studio Lab furnizează acces fără costuri la un mediu de dezvoltare de învățare automată (ML) tuturor celor care au o adresă de e-mail. La fel ca Amazon SageMaker Studio cu caracteristici complete, Studio Lab vă permite să vă personalizați propriul dvs Mediul Conda și creați scalabil pentru CPU și GPU Notebook-uri JupyterLab versiunea 3, cu acces ușor la cele mai recente instrumente de productivitate pentru știința datelor și biblioteci open-source. În plus, conturile gratuite Studio Lab includ un minim de 15 GB de stocare persistentă, permițându-vă să vă mențineți și să vă cheltuiți în mod continuu proiectele în mai multe sesiuni și permițându-vă să reluați instantaneu de unde ați rămas și chiar să vă împărtășiți cu alții mediile de lucru și de lucru.
O problemă cheie cu care se confruntă comunitatea imaginii medicale este modul în care să le permită cercetătorilor să experimenteze și să exploreze cu aceste instrumente esențiale. Pentru a rezolva această provocare, echipele AWS au lucrat Kitware și Laboratorul Național de Cercetare a Cancerului Frederick (FNLCR) pentru a reuni trei resurse AI de imagistică medicală majoră pentru Studio Lab și întreaga comunitate open-source JupyterLab:
Aceste instrumente și date se combină pentru a permite cercetătorilor AI din imagistica medicală să dezvolte rapid și să evalueze în detaliu algoritmi de învățare profundă pregătiți clinic într-un mediu cuprinzător și ușor de utilizat. Membrii echipei de la FNLCR și Kitware au colaborat pentru a crea o serie de notebook-uri Jupyter care demonstrează fluxuri de lucru comune pentru a accesa și vizualiza în mod programatic datele TCIA. Aceste notebook-uri folosesc Studio Lab pentru a permite cercetătorilor să ruleze notebook-urile fără a fi nevoie să-și configureze propriul mediu local de dezvoltare Jupyter — puteți explora rapid idei noi sau puteți integra munca în prezentări, ateliere și tutoriale la conferințe.
Următorul exemplu ilustrează Studio Lab care rulează un notebook Jupyter care descarcă date TCIA RMN de prostată, le segmentează folosind MONAI și afișează rezultatele utilizând itkWidgets.
Deși puteți efectua cu ușurință experimente și demonstrații mai mici cu exemplele de caiete prezentate în această postare pe Studio Lab gratuit, este recomandat să utilizați Amazon SageMaker Studio când îți antrenezi propriile modele de imagini medicale la scară. Amazon SageMaker Studio este un mediu de dezvoltare bazat pe web (IDE) integrat cu funcții de securitate, guvernanță și monitorizare la nivel de întreprindere, de la care puteți accesa instrumente create special pentru a efectua toți pașii de dezvoltare ML. Bibliotecile open-source precum MONAI Core și itkWidgets rulează și pe Amazon SageMaker Studio.
Instalați soluția
Pentru a rula blocnotesurile TCIA pe Studio Lab, trebuie să vă înregistrați un cont folosind adresa dvs. de e-mail pe Site-ul Studio Lab. Solicitările de cont pot dura 1-3 zile pentru a fi aprobate.
După aceea, puteți urma pașii de instalare pentru a începe:
- Conectați-vă la Studio Lab și porniți un timp de rulare a procesorului.
- Într-o filă separată, navigați la Notebook-uri TCIA GitHub repo și alegeți un blocnotes în folderul rădăcină al depozitului.
- Alege Deschide Studio Lab pentru a deschide blocnotesul în Studio Lab.
- Înapoi în Studio Lab, alegeți Copiați în proiect.
- În noua fereastră pop-up JupyterLab care se deschide, alegeți Clonează întregul Repo.
- În fereastra următoare, păstrați valorile implicite și alegeți Clone.
- Alege OK când vi se solicită să confirmați construirea noului mediu Conda (
medical-image-ai
).
Construirea mediului Conda va dura până la 5 minute. - În terminalul care s-a deschis la pasul anterior, rulați următoarea comandă pentru a instala NodeJS în
studiolab
Mediul Conda, care este necesar pentru a instala extensia ImJoy JupyterLab 3 în continuare:conda install -y -c conda-forge nodejs
Acum instalăm extensia ImJoy Jupyter folosind Studio Lab Extension Manager pentru a activa vizualizările interactive. Extensia Imjoy permite itkWidgets și alte procese intensive în date să comunice cu mediile Jupyter locale și la distanță, inclusiv notebook-uri Jupyter, JupyterLab, Studio Lab și așa mai departe. - În Managerul de extensii, căutați „imjoy” și alegeți Instala.
- Confirmați pentru a reconstrui nucleul când vi se solicită.
- Alege Salvați și reîncărcați când construcția este completă.
După instalarea extensiei ImJoy, veți putea vedea pictograma ImJoy în meniul de sus al notebook-urilor dumneavoastră.
Pentru a verifica acest lucru, navigați la browserul de fișiere, alegeți TCIA_Image_Visualalization_with_itkWidgets
caiet și alegeți medical-image-ai
kernel pentru a-l rula.
Pictograma ImJoy va fi vizibilă în colțul din stânga sus al meniului notebook-ului.
Cu acești pași de instalare, ați instalat cu succes medical-image-ai
Nucleul Python și extensia ImJoy ca condiție prealabilă pentru a rula notebook-urile TCIA împreună cu itkWidgets pe Studio Lab.
Testați soluția
Am creat un set de notebook-uri și un tutorial care prezintă integrarea acestor tehnologii AI în Studio Lab. Asigurați-vă că alegeți medical-image-ai
Nucleul Python atunci când rulați notebook-urile TCIA în Studio Lab.
Primul caiet SageMaker arată cum să descărcați imagini DICOM de la TCIA și să vizualizați acele imagini folosind capacitățile de redare a volumului cinematografic ale itkWidgets.
Al doilea caiet arată cum adnotările experților care sunt disponibile pentru sute de studii despre TCIA pot fi descărcate ca obiecte DICOM SEG și RTSTRUCT, vizualizate în 3D sau ca suprapuneri pe secțiuni 2D și utilizate pentru instruirea și evaluarea sistemelor de învățare profundă.
Al treilea caiet arată modul în care modelele de învățare profundă MONAI pre-antrenate disponibile pe Model Zoo a lui MONAI pot fi descărcate și utilizate pentru a segmenta volumele RMN de prostată DICOM TCIA (sau propriile dvs.).
Alege Deschide Studio Lab în acestea și în alte notebook-uri JupyterLab pentru a lansa acele notebook-uri în mediul Studio Lab disponibil gratuit.
A curăța
După ce ați urmat pașii de instalare din această postare și ați creat medical-image-ai
Mediul Conda, poate doriți să-l ștergeți pentru a economisi spațiu de stocare. Pentru a face acest lucru, utilizați următoarea comandă:
conda remove --name medical-image-ai --all
De asemenea, puteți dezinstala extensia ImJoy prin Extension Manager. Rețineți că va trebui să recreați mediul Conda și să reinstalați extensia ImJoy dacă doriți să continuați să lucrați mai târziu cu notebook-urile TCIA în contul dvs. Studio Lab.
Închideți fila și nu uitați să alegeți Opriți Runtime pe pagina de proiect Studio Lab.
Concluzie
SageMaker Studio Lab este accesibil comunităților de cercetare AI a imaginilor medicale fără costuri și poate fi folosit pentru modelarea imaginilor medicale AI și vizualizarea interactivă a imaginilor medicale în combinație cu MONAI și itkWidgets. Puteți utiliza datele deschise TCIA și caietele de probă cu Studio Lab la evenimente de formare, cum ar fi hackath-uri și ateliere. Cu această soluție, oamenii de știință și cercetătorii pot experimenta rapid, colabora și inova cu AI pentru imagini medicale. Dacă aveți un cont AWS și ați configurat un domeniu SageMaker Studio, puteți rula, de asemenea, aceste notebook-uri pe Studio folosind nucleul implicit Data Science Python (cu ImJoy-jupyter-extension
instalat) în timp ce selectați din a varietate de tipuri de instanțe de calcul.
Studio Lab, de asemenea a lansat o nouă funcție la AWS re:Invent 2022 pentru a lua notebook-urile dezvoltate în Studio Lab și a le rula ca joburi în loturi pe un program recurent în conturile dvs. AWS. Prin urmare, vă puteți scala experimentele ML dincolo de limitările de calcul gratuite ale Studio Lab și puteți utiliza instanțe de calcul mai puternice cu seturi de date mult mai mari în conturile dvs. AWS.
Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre modul în care AWS vă poate ajuta organizația de asistență medicală sau științele vieții, vă rugăm să contactați an Reprezentant AWS. Pentru mai multe informații despre MONAI și itkWidgets, vă rugăm să contactați Kitware. Date noi sunt adăugate la TCIA în mod continuu, iar sugestiile și contribuțiile dvs. sunt binevenite vizitând Site-ul TCIA.
Lecturi suplimentare
Despre Autori
Stephen Aylward este director senior de inițiative strategice la Kitware, profesor adjunct de computer la Universitatea din Carolina de Nord din Chapel Hill și membru al Societății MICCAI. Dr. Aylward a fondat biroul Kitware din Carolina de Nord, a fost liderul mai multor inițiative open-source, iar acum este președintele consiliului consultativ MONAI.
Matt McCormick, PhD, este inginer distins la Kitware, unde conduce dezvoltarea Insight Toolkit (ITK), un set de instrumente de analiză științifică a imaginilor. El a fost investigator principal și co-investigator al mai multor granturi de cercetare de la National Institutes of Health (NIH), a condus angajamente cu laboratoarele naționale din Statele Unite și a condus diverse proiecte comerciale care furnizează software avansat pentru dispozitive medicale. Dr. McCormick este un susținător puternic al software-ului open source condus de comunitate, al științei deschise și al cercetării reproductibile.
Brianna Major este inginer de cercetare și dezvoltare la Kitware cu o pasiune pentru dezvoltarea de software și instrumente open source care vor beneficia comunitățile medicale și științifice.
Justin Kirby este manager de proiect tehnic la Laboratorul Național de Cercetare a Cancerului Frederick (FNLCR). Munca sa se concentrează pe metode care să permită partajarea datelor, păstrând în același timp confidențialitatea pacientului, pentru a îmbunătăți reproductibilitatea și transparența în cercetarea imagistică a cancerului. Echipa sa a fondat The Cancer Imaging Archive (TCIA) în 2010, pe care comunitatea de cercetare a folosit-o pentru a publica peste 200 de seturi de date legate de manuscrise, granturi, concursuri de provocări și inițiative majore de cercetare NCI. Aceste seturi de date au fost discutate în peste 1,500 de publicații evaluate de colegi.
Gang Fu este arhitect de soluții de asistență medicală la AWS. El deține un doctorat în Științe Farmaceutice de la Universitatea din Mississippi și are peste zece ani de experiență în tehnologie și cercetare biomedicală. Este pasionat de tehnologie și de impactul pe care îl poate avea asupra sănătății.
Alex Lemm este manager de dezvoltare a afacerilor pentru imagistica medicală la AWS. Alex definește și execută strategii de introducere pe piață cu partenerii de imagistică și conduce dezvoltarea de soluții pentru a accelera cercetarea în cloud a imagisticii medicale bazată pe AI/ML. Este pasionat de integrarea cadrelor ML open source cu stiva AWS AI/ML.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/share-medical-image-research-on-amazon-sagemaker-studio-lab-for-free/
- 1
- 100
- 2D
- 3d
- 77
- a
- Capabil
- Despre Noi
- accelera
- acces
- accesibil
- Cont
- Conturi
- peste
- adăugat
- adresa
- avansat
- consultativ
- Consiliu consultativ
- avocat
- După
- AI
- cercetare ai
- AI / ML
- alex
- algoritmi
- TOATE
- Permiterea
- permite
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon SageMaker Studio Lab
- analiză
- și
- aprobat
- arhivă
- disponibil
- AWS
- AWS re: Inventează
- bază
- înainte
- fiind
- beneficia
- Dincolo de
- mai mare
- biomedicale
- bord
- aduce
- browser-ul
- construi
- afaceri
- dezvoltarea afacerii
- Rac
- cancer de cercetare
- capacități
- transporta
- Scaun
- contesta
- Alege
- Cloud
- colabora
- a colaborat
- COM
- combinaţie
- combina
- comercial
- Comun
- comunica
- Comunități
- comunitate
- Condus de comunitate
- Competiţii
- Completă
- cuprinzător
- Calcula
- calculator
- conferințe
- Confirma
- contactați-ne
- continua
- continuu
- contribuţii
- Nucleu
- Colț
- A costat
- Procesor
- crea
- a creat
- personaliza
- de date
- știința datelor
- schimbul de date
- seturi de date
- Zi
- adânc
- învățare profundă
- Mod implicit
- implicite
- defineste
- demonstra
- Demos
- dezvolta
- dezvoltat
- în curs de dezvoltare
- Dezvoltare
- Dispozitive
- Director
- discutat
- afișează
- Distins
- domeniu
- Dont
- Descarca
- download-uri
- cu ușurință
- permite
- permițând
- inginer
- íntreprindere
- Întreg
- Mediu inconjurator
- medii
- esenţial
- Eter (ETH)
- evalua
- evaluare
- Chiar
- evenimente
- toată lumea
- exemplu
- Executa
- experienţă
- experiment
- expert
- explora
- extensie
- cu care se confruntă
- Caracteristică
- Recomandate
- DESCRIERE
- membru
- Fișier
- First
- concentrat
- urma
- a urmat
- următor
- Fondat
- cadre
- Frederick
- Gratuit
- din
- complet
- obține
- gif
- GitHub
- Mergi pe piață
- guvernare
- subvenții
- Hackathoni
- Sănătate
- de asistență medicală
- ajutor
- deține
- Cum
- Cum Pentru a
- HTML
- HTTPS
- sute
- ICON
- idei
- imagine
- analiza imaginii
- imagini
- Imaging
- Impactul
- îmbunătăţi
- in
- include
- Inclusiv
- informații
- inițiative
- inova
- înţelegere
- instala
- instalat
- instanță
- integra
- integrate
- integrarea
- integrare
- interactiv
- interesat
- problema
- IT
- Locuri de munca
- Jupiter Notebook
- Justin
- A pastra
- Cheie
- de laborator
- laborator
- Ultimele
- lansa
- lider
- Conduce
- învăţare
- Led
- biblioteci
- Viaţă
- Life Sciences
- limitări
- local
- maşină
- masina de învățare
- menține
- major
- face
- manager
- medical
- dispozitive medicale
- imagistica medicala
- Membri actuali
- Meniu
- Metode
- minim
- minute
- Mississippi
- ML
- model
- modelare
- Modele
- Monitorizarea
- mai mult
- RMN
- multiplu
- național
- National Institutes of Health
- Navigaţi
- Nevoie
- Nou
- optiune noua
- următor
- NIH
- North
- carolina de nord
- caiet
- notebook-uri
- obiecte
- Birou
- în curs de desfășurare
- deschide
- de date deschise
- open-source
- Software open-source
- deschis
- deschide
- organizație
- Altele
- Altele
- propriu
- parteneri
- pasiune
- pasionat
- pacient
- egal
- efectua
- Farmaceutic
- alege
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- "vă rog"
- pop-up
- Post
- puternic
- Prezentări
- prezentat
- Principal
- intimitate
- procese
- productivitate
- Instrumente de productivitate
- Profesor
- proiect
- Proiecte
- furnizează
- furnizarea
- Publicații
- publica
- Piton
- repede
- RE
- gata
- recomandat
- recurente
- Inregistreaza-te
- legate de
- la distanta
- scoate
- tencuială
- depozit
- cereri de
- necesar
- cercetare
- cercetare și dezvoltare
- Comunitatea de cercetare
- cercetători
- Resurse
- REZULTATE
- revizuite
- rădăcină
- Alerga
- funcţionare
- sagemaker
- SageMaker Studio Lab
- Economisiți
- Scară
- programa
- Ştiinţă
- ȘTIINȚE
- oamenii de stiinta
- Caută
- Al doilea
- securitate
- segment
- segmente
- selectarea
- senior
- distinct
- serie
- Sesiunile
- set
- câteva
- Distribuie
- partajarea
- Emisiuni
- mai mici
- So
- Societate
- Software
- soluţie
- soluţii
- REZOLVAREA
- Sursă
- Spaţiu
- stivui
- Începe
- început
- Statele
- Pas
- Stephen
- paşi
- depozitare
- Strategic
- strategii
- puternic
- studiu
- studio
- Reușit
- sisteme
- Lua
- echipă
- echipe
- Tehnic
- Tehnologii
- Tehnologia
- zece
- Terminal
- lor
- prin urmare
- Al treilea
- complet
- trei
- la
- împreună
- Toolkit
- Unelte
- top
- Tren
- Pregătire
- Transparență
- tutorial
- tutoriale
- Unit
- Statele Unite
- universitate
- utilizare
- ușor de utilizat
- diverse
- verifica
- versiune
- de
- vizibil
- vizualizare
- imagina
- volum
- volume
- bazat pe web
- bun venit
- care
- în timp ce
- voi
- fără
- Apartamente
- a lucrat
- fluxuri de lucru
- de lucru
- Ateliere
- ani
- Ta
- zephyrnet
- GRĂDINĂ ZOOLOGICĂ