Цей пост написано спільно зі Стівеном Ейлвордом, Метом Маккорміком, Бріанною Мейджор з Kitware та Джастіном Кірбі з Національної лабораторії дослідження раку імені Фредеріка (FNLCR).
Amazon SageMaker Studio Lab забезпечує безкоштовний доступ до середовища розробки машинного навчання (ML) для всіх, хто має адресу електронної пошти. Як повнофункціональна Amazon SageMaker Studio, Studio Lab дозволяє вам налаштувати свій власний Конда середовище і створювати масштабовані CPU та GPU Ноутбуки JupyterLab версії 3, з легким доступом до найновіших інструментів продуктивності даних і бібліотек із відкритим кодом. Крім того, безкоштовні облікові записи Studio Lab включають мінімум 15 ГБ постійного сховища, що дає вам змогу безперервно підтримувати та розширювати свої проекти протягом кількох сеансів і дозволяє миттєво продовжити з того місця, де ви зупинилися, і навіть ділитися своєю поточною роботою та робочим середовищем з іншими.
Ключова проблема, з якою стикається спільнота медиків, полягає в тому, як дати дослідникам можливість експериментувати та досліджувати за допомогою цих основних інструментів. Щоб вирішити цю проблему, працювали команди AWS Посуд та Національна лабораторія дослідження раку Фредеріка (FNLCR) щоб об’єднати три основні ресурси ШІ для медичних зображень для Studio Lab і всієї спільноти JupyterLab з відкритим кодом:
Ці інструменти та дані поєднуються, щоб дозволити дослідникам медичної візуалізації ШІ швидко розробляти та ретельно оцінювати клінічно готові алгоритми глибокого навчання в комплексному та зручному середовищі. Члени команди з FNLCR і Kitware спільно створили серію блокнотів Jupyter, які демонструють загальні робочі процеси для програмного доступу та візуалізації даних TCIA. Ці блокноти використовують Studio Lab, щоб дозволити дослідникам запускати блокноти без необхідності налаштовувати власне локальне середовище розробки Jupyter — ви можете швидко досліджувати нові ідеї або інтегрувати свою роботу в презентації, семінари та навчальні посібники на конференціях.
У наступному прикладі показано, як Studio Lab запускає блокнот Jupyter, який завантажує дані МРТ простати TCIA, сегментує їх за допомогою MONAI і відображає результати за допомогою itkWidgets.
Хоча ви можете легко проводити менші експерименти та демонстрації із зразками блокнотів, представленими в цій публікації, на Studio Lab безкоштовно, рекомендується використовувати Студія Amazon SageMaker коли ви навчаєте свої власні моделі медичних зображень у масштабі. Amazon SageMaker Studio — це інтегроване веб-середовище розробки (IDE) із функціями безпеки, управління та моніторингу корпоративного рівня, за допомогою якого ви можете отримати доступ до спеціально створених інструментів для виконання всіх етапів розробки ML. Бібліотеки з відкритим кодом, такі як MONAI Core та itkWidgets, також працюють на Amazon SageMaker Studio.
Встановити розчин
Щоб запустити блокноти TCIA в Studio Lab, вам потрібно зареєструвати обліковий запис, використовуючи свою адресу електронної пошти на Сайт Studio Lab. Схвалення запитів на обліковий запис може тривати 1–3 дні.
Після цього ви можете виконати кроки встановлення, щоб розпочати:
- Увійдіть у Studio Lab і запустіть середовище виконання ЦП.
- В окремій вкладці перейдіть до Ноутбуки TCIA GitHub repo і виберіть блокнот у кореневій папці сховища.
- Вибирати Відкрийте Studio Lab щоб відкрити блокнот у Studio Lab.
- Повернувшись до Studio Lab, виберіть Копіювати в проект.
- У новому спливаючому вікні JupyterLab, що відкриється, виберіть Клонувати все репо.
- У наступному вікні збережіть значення за замовчуванням і виберіть Клон.
- Вибирати OK коли буде запропоновано підтвердити створення нового середовища Conda (
medical-image-ai
).
Створення середовища Conda займе до 5 хвилин. - У терміналі, який відкрився на попередньому кроці, виконайте таку команду, щоб установити NodeJS у
studiolab
Середовище Conda, необхідне для встановлення розширення ImJoy JupyterLab 3:conda install -y -c conda-forge nodejs
Тепер ми встановлюємо розширення ImJoy Jupyter за допомогою Studio Lab Extension Manager, щоб увімкнути інтерактивні візуалізації. Розширення Imjoy дозволяє itkWidgets та іншим процесам, що інтенсивно використовують дані, спілкуватися з локальними та віддаленими середовищами Jupyter, включаючи ноутбуки Jupyter, JupyterLab, Studio Lab тощо. - У Менеджері розширень знайдіть «imjoy» і виберіть Встановлювати.
- Підтвердьте відновлення ядра, коли буде запропоновано.
- Вибирати Зберегти та перезавантажити коли будівництво буде завершено.
Після встановлення розширення ImJoy ви зможете побачити значок ImJoy у верхньому меню своїх блокнотів.
Щоб переконатися в цьому, перейдіть до файлового браузера, виберіть TCIA_Image_Visualalization_with_itkWidgets
блокнот і виберіть medical-image-ai
ядро для його запуску.
Значок ImJoy буде видно у верхньому лівому куті меню блокнота.
Виконавши ці кроки встановлення, ви успішно встановили medical-image-ai
Ядро Python і розширення ImJoy як передумова для запуску блокнотів TCIA разом із itkWidgets у Studio Lab.
Перевірте розчин
Ми створили набір блокнотів і підручник, який демонструє інтеграцію цих технологій ШІ в Studio Lab. Обов’язково виберіть medical-image-ai
Ядро Python під час запуску блокнотів TCIA в Studio Lab.
Перший блокнот SageMaker показує, як завантажувати зображення DICOM із TCIA та візуалізувати ці зображення за допомогою можливостей кінематографічного об’ємного відтворення itkWidgets.
Другий зошит показано, як експертні анотації, які доступні для сотень досліджень TCIA, можна завантажити як об’єкти DICOM SEG і RTSTRUCT, візуалізувати в 3D або як накладення на 2D-зрізи та використовувати для навчання та оцінки систем глибокого навчання.
Третій зошит показує, як попередньо підготовлені моделі глибокого навчання MONAI, доступні в Model Zoo MONAI, можна завантажити та використовувати для сегментації TCIA (або ваших власних) об’ємів МРТ простати DICOM.
Вибирати Відкрийте Studio Lab у цих та інших блокнотах JupyterLab, щоб запустити ці блокноти у вільно доступному середовищі Studio Lab.
Прибирати
Після того, як ви виконали кроки встановлення в цій публікації та створили medical-image-ai
Середовище Conda, ви можете видалити його, щоб заощадити місце для зберігання. Для цього скористайтеся такою командою:
conda remove --name medical-image-ai --all
Ви також можете видалити розширення ImJoy через Extension Manager. Майте на увазі, що вам потрібно буде повторно створити середовище Conda та повторно інсталювати розширення ImJoy, якщо ви захочете продовжити роботу з блокнотами TCIA у своєму обліковому записі Studio Lab пізніше.
Закрийте вкладку та не забудьте вибрати Зупинити виконання на сторінці проекту Studio Lab.
Висновок
Лабораторія SageMaker Studio Lab доступна для спільнот дослідників медичних зображень безкоштовно та може використовуватися для моделювання медичних зображень AI та інтерактивної візуалізації медичних зображень у поєднанні з MONAI та itkWidgets. Ви можете використовувати відкриті дані TCIA та зразки блокнотів із Studio Lab під час навчальних заходів, таких як хакатони та семінари. Завдяки цьому рішенню вчені та дослідники можуть швидко експериментувати, співпрацювати та впроваджувати інновації в медичних зображеннях ШІ. Якщо у вас є обліковий запис AWS і ви налаштували домен SageMaker Studio, ви також можете запускати ці блокноти в Studio за допомогою стандартного ядра Data Science Python (з ImJoy-jupyter-extension
встановлено) під час вибору з a різноманітність типів обчислювальних екземплярів.
Studio Lab також запустив нову функцію на AWS re:Invent 2022 щоб взяти блокноти, розроблені в Studio Lab, і запустити їх як пакетні завдання за регулярним розкладом у ваших облікових записах AWS. Таким чином, ви можете масштабувати свої експерименти з машинного навчання за межі обмежень безкоштовного обчислення Studio Lab і використовувати потужніші екземпляри обчислень із набагато більшими наборами даних у своїх облікових записах AWS.
Якщо вам цікаво дізнатися більше про те, як AWS може допомогти вашій організації охорони здоров’я чи біології, зв’яжіться з Представник AWS. Для отримання додаткової інформації про MONAI та itkWidgets, будь ласка, зв’яжіться з Посуд. Нові дані додаються до TCIA на постійній основі, і ваші пропозиції та внески вітаються, відвідавши Веб-сайт TCIA.
Подальше читання
Про авторів
Стівен Ейлворд є старшим директором зі стратегічних ініціатив у Kitware, ад’юнкт-професором комп’ютерної техніки в Університеті Північної Кароліни в Чапел-Хілл і членом Товариства MICCAI. Доктор Ейлворд заснував офіс Kitware у Північній Кароліні, був лідером кількох ініціатив з відкритим кодом, а зараз є головою консультативної ради MONAI.
Метт Маккормік, PhD, є заслуженим інженером у Kitware, де він керує розробкою Insight Toolkit (ITK), наукового інструментарію аналізу зображень. Він був головним дослідником і співавтором кількох дослідницьких грантів від Національного інституту здоров’я (NIH), очолював співпрацю з національними лабораторіями Сполучених Штатів і очолював різні комерційні проекти, що забезпечують передове програмне забезпечення для медичних пристроїв. Доктор МакКормік є рішучим прихильником програмного забезпечення з відкритим кодом, керованого спільнотою, відкритої науки та відтворюваних досліджень.
Бріанна Майор є інженером з досліджень і розробок у Kitware, який захоплюється розробкою програмного забезпечення та інструментів з відкритим кодом, які принесуть користь медичним і науковим спільнотам.
JУстін Кірбі є технічним керівником проекту в Національній лабораторії дослідження раку Фредеріка (FNLCR). Його робота зосереджена на методах надання можливості обміну даними, зберігаючи при цьому конфіденційність пацієнтів, щоб покращити відтворюваність і прозорість досліджень онкологічних зображень. Його команда заснувала Архів зображень раку (TCIA) у 2010 році, який дослідницьке співтовариство використало для публікації понад 200 наборів даних, пов’язаних із рукописами, грантами, конкурсами та великими дослідницькими ініціативами NCI. Ці набори даних обговорювалися в понад 1,500 рецензованих публікаціях.
Банда Фу є архітектором рішень для охорони здоров’я в AWS. Він має ступінь доктора фармацевтичних наук в Університеті Міссісіпі та має понад десять років досвіду технологічних та біомедичних досліджень. Він захоплений технологіями та їхнім впливом на охорону здоров’я.
Алекс Лемм є менеджером з розвитку бізнесу для медичного зображення в AWS. Алекс визначає та реалізує стратегії виходу на ринок разом із партнерами з обробки зображень і керує розробкою рішень для прискорення досліджень медичних зображень на основі AI/ML у хмарі. Він захоплений інтеграцією фреймворків машинного навчання з відкритим кодом у стек AWS AI/ML.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/share-medical-image-research-on-amazon-sagemaker-studio-lab-for-free/
- 1
- 100
- 2D
- 3d
- 77
- a
- Здатний
- МЕНЮ
- прискорювати
- доступ
- доступною
- рахунки
- Рахунки
- через
- доданий
- адреса
- просунутий
- консультативний
- Консультативна рада
- адвокат
- після
- AI
- ai дослідження
- AI / ML
- Alex
- алгоритми
- ВСІ
- Дозволити
- дозволяє
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Студія Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio Lab
- аналіз
- та
- затверджений
- архів
- доступний
- AWS
- AWS re:Invent
- основа
- перед тим
- буття
- користь
- За
- більший
- біомедичні
- рада
- приносити
- браузер
- будувати
- бізнес
- розвиток бізнесу
- рак
- дослідження раку
- можливості
- нести
- Крісло
- виклик
- Вибирати
- хмара
- співпрацювати
- співпрацював
- COM
- поєднання
- об'єднувати
- комерційний
- загальний
- спілкуватися
- спільноти
- співтовариство
- Спільнота
- Змагання
- повний
- всеосяжний
- обчислення
- комп'ютер
- конференції
- підтвердити
- контакт
- продовжувати
- постійно
- внески
- Core
- Кут
- Коштувати
- центральний процесор
- створювати
- створений
- налаштувати
- дані
- наука про дані
- обмін даними
- набори даних
- Днів
- глибокий
- глибоке навчання
- дефолт
- за замовчуванням
- Визначає
- демонструвати
- Демос
- розвивати
- розвиненою
- розвивається
- розробка
- прилади
- Директор
- обговорювалися
- дисплеїв
- Видатний
- домен
- Не знаю
- скачати
- завантажень
- легко
- включіть
- дозволяє
- інженер
- підприємства
- Весь
- Навколишнє середовище
- середовищах
- істотний
- Ефір (ETH)
- оцінювати
- оцінка
- Навіть
- Події
- все
- приклад
- Виконує
- досвід
- експеримент
- експерт
- дослідити
- розширення
- стикаються
- особливість
- ознаками
- риси
- fellow
- філе
- Перший
- увагу
- стежити
- потім
- після
- Заснований
- каркаси
- Фредерік
- Безкоштовна
- від
- повністю
- отримати
- GIF
- GitHub
- Вихід на ринок
- управління
- гранти
- Хакатони
- здоров'я
- охорона здоров'я
- допомога
- тримає
- Як
- How To
- HTML
- HTTPS
- Сотні
- ICON
- ідеї
- зображення
- аналіз зображення
- зображень
- Зображеннями
- Impact
- удосконалювати
- in
- включати
- У тому числі
- інформація
- ініціативи
- оновлювати
- розуміння
- встановлювати
- встановлений
- екземпляр
- інтегрувати
- інтегрований
- Інтеграція
- інтеграція
- інтерактивний
- зацікавлений
- питання
- IT
- Джобс
- Jupyter Notebook
- Джастін
- тримати
- ключ
- lab
- лабораторія
- останній
- запуск
- лідер
- Веде за собою
- вивчення
- Led
- libraries
- життя
- Life Sciences
- недоліки
- місцевий
- машина
- навчання за допомогою машини
- підтримувати
- основний
- зробити
- менеджер
- медичний
- медичні прилади
- Медична візуалізація
- члени
- Меню
- методика
- мінімальний
- протокол
- Міссісіпі
- ML
- модель
- моделювання
- Моделі
- моніторинг
- більше
- МРТ
- множинний
- National
- Національні інститути здоров'я
- Переміщення
- Необхідність
- Нові
- Нова функція
- наступний
- NIH
- На північ
- Північна Кароліна
- ноутбук
- ноутбуки
- об'єкти
- Office
- постійний
- відкрити
- відкриті дані
- з відкритим вихідним кодом
- Програмне забезпечення з відкритим кодом
- відкритий
- Відкриється
- організація
- Інше
- інші
- власний
- партнери
- пристрасть
- пристрасний
- пацієнт
- однолітка
- виконувати
- фармацевтична
- вибирати
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- будь ласка
- спливаючий
- пошта
- потужний
- Presentations
- представлений
- Головний
- недоторканність приватного життя
- процеси
- продуктивність
- Інструменти для
- Професор
- проект
- проектів
- забезпечує
- забезпечення
- публікаціям
- публікувати
- Python
- швидко
- RE
- готовий
- рекомендований
- повторювані
- реєструвати
- пов'язаний
- віддалений
- видаляти
- надання
- Сховище
- запитів
- вимагається
- дослідження
- дослідження і розробка
- Дослідницьке співтовариство
- Дослідники
- ресурси
- результати
- відгуки
- корінь
- прогін
- біг
- мудрець
- SageMaker Studio Lab
- зберегти
- шкала
- розклад
- наука
- НАУКИ
- Вчені
- Пошук
- другий
- безпеку
- сегмент
- сегменти
- вибирає
- старший
- окремий
- Серія
- сесіях
- комплект
- кілька
- Поділитись
- поділ
- Шоу
- менше
- So
- суспільство
- Софтвер
- рішення
- Рішення
- ВИРІШИТИ
- Source
- Простір
- стек
- старт
- почалася
- Штати
- Крок
- Стівен
- заходи
- зберігання
- Стратегічний
- стратегії
- сильний
- Дослідження
- студія
- Успішно
- Systems
- Приймати
- команда
- команди
- технічний
- Технології
- Технологія
- десять
- термінал
- Команда
- їх
- отже
- третій
- ретельно
- три
- до
- разом
- Інструментарій
- інструменти
- топ
- поїзд
- Навчання
- прозорість
- підручник
- навчальні посібники
- United
- Сполучені Штати
- університет
- використання
- зручно
- різний
- перевірити
- версія
- через
- видимий
- візуалізації
- візуалізувати
- обсяг
- Обсяги
- Web-Based
- ласкаво просимо
- який
- в той час як
- волі
- без
- Work
- працював
- Робочі процеси
- робочий
- Семінари
- років
- вашу
- зефірнет
- ZOO