这篇文章是与来自 Kitware 的 Stephen Aylward、Matt McCormick、Brianna Major 和来自弗雷德里克国家癌症研究实验室 (FNLCR) 的 Justin Kirby 共同撰写的。
Amazon SageMaker Studio 实验室 提供 免费访问 到机器学习 (ML) 开发环境给每个有电子邮件地址的人。 喜欢功能齐全的 Amazon SageMaker Studio, Studio Lab 允许您定制您自己的 康达环境 并创建 CPU 和 GPU 可扩展 JupyterLab 版本 3 笔记本,可以轻松访问最新的数据科学生产力工具和开源库。 此外,Studio Lab 免费帐户包括 至少 15 GB 的持久存储,使您能够在多个会话中持续维护和扩展您的项目,并允许您立即从中断的地方继续,甚至与他人分享您正在进行的工作和工作环境。
医学影像界面临的一个关键问题是如何让研究人员能够使用这些基本工具进行实验和探索。 为解决这一挑战,AWS 团队与 工具包 和 弗雷德里克国家癌症研究实验室 (FNLCR) 为 Studio Lab 和整个开源 JupyterLab 社区汇集三大医学影像 AI 资源:
这些工具和数据相结合,使医学影像 AI 研究人员能够在全面且用户友好的环境中快速开发和全面评估临床就绪的深度学习算法。 FNLCR 和 Kitware 的团队成员合作创建了一系列 Jupyter 笔记本,这些笔记本展示了以编程方式访问和可视化 TCIA 数据的通用工作流程。 这些笔记本使用 Studio Lab 让研究人员无需设置自己的本地 Jupyter 开发环境即可运行笔记本——您可以快速探索新想法或将您的工作整合到演示文稿、研讨会和会议教程中。
以下示例说明了运行 Jupyter 笔记本的 Studio Lab,该笔记本下载 TCIA 前列腺 MRI 数据,使用 MONAI 对其进行分段,并使用 itkWidgets 显示结果。
虽然您可以免费使用 Studio Lab 上这篇文章中提供的示例笔记本轻松地进行较小的实验和演示,但建议使用 亚马逊SageMaker Studio 当您大规模训练自己的医学图像模型时。 Amazon SageMaker Studio 是一个集成的基于 Web 的开发环境 (IDE),具有企业级安全、监管和监控功能,您可以从中访问专门构建的工具来执行所有 ML 开发步骤。 MONAI Core 和 itkWidgets 等开源库也在 Amazon SageMaker Studio 上运行。
安装解决方案
要在 Studio Lab 上运行 TCIA 笔记本,您需要使用您在 工作室实验室网站. 帐户请求可能需要 1-3 天才能获得批准。
之后,您可以按照安装步骤开始:
- 登录工作室实验室 并启动 CPU 运行时。
- 在单独的选项卡中,导航到 TCIA 笔记本 GitHub 回购 并在存储库的根文件夹中选择一个笔记本。
- 开放工作室实验室 在 Studio Lab 中打开笔记本。
- 回到 Studio Lab,选择 复制到项目.
- 在打开的新 JupyterLab 弹出窗口中,选择 克隆整个回购.
- 在下一个窗口中,保留默认值并选择 克隆.
- OK 当提示确认构建新的 Conda 环境时(
medical-image-ai
).
构建 Conda 环境最多需要 5 分钟。 - 在上一步打开的终端中,运行以下命令安装 NodeJS
studiolab
Conda环境,接下来需要安装ImJoy JupyterLab 3扩展:conda install -y -c conda-forge nodejs
我们现在使用 Studio Lab Extension Manager 安装 ImJoy Jupyter 扩展以启用交互式可视化。 Imjoy 扩展允许 itkWidgets 和其他数据密集型进程与本地和远程 Jupyter 环境通信,包括 Jupyter notebooks、JupyterLab、Studio Lab 等。 - 在扩展管理器中,搜索“imjoy”并选择 Install 安装.
- 出现提示时确认重建内核。
- 保存并重新加载 当构建完成时。
安装 ImJoy 扩展程序后,您将能够在笔记本的顶部菜单中看到 ImJoy 图标。
要验证这一点,请导航到文件浏览器,选择 TCIA_Image_Visualalization_with_itkWidgets
记事本,然后选择 medical-image-ai
内核来运行它。
ImJoy 图标将显示在笔记本菜单的左上角。
通过这些安装步骤,您已经成功安装了 medical-image-ai
Python 内核和 ImJoy 扩展作为在 Studio Lab 上与 itkWidgets 一起运行 TCIA 笔记本的先决条件。
测试解决方案
我们创建了一组笔记本和一个教程,展示了这些 AI 技术在 Studio Lab 中的集成。 确保选择 medical-image-ai
在 Studio Lab 中运行 TCIA 笔记本时的 Python 内核。
第一个 SageMaker 笔记本 展示了如何从 TCIA 下载 DICOM 图像并使用 itkWidgets 的电影体积渲染功能可视化这些图像。
第二本笔记本 展示了可用于 TCIA 数百项研究的专家注释如何作为 DICOM SEG 和 RTSTRUCT 对象下载,以 3D 形式可视化或作为 2D 切片上的叠加层进行可视化,并用于深度学习系统的训练和评估。
第三本笔记本 展示了如何下载 MONAI 的 Model Zoo 上可用的预训练 MONAI 深度学习模型并将其用于分割 TCIA(或您自己的)DICOM 前列腺 MRI 体积。
开放工作室实验室 在这些和其他 JupyterLab 笔记本中,在免费提供的 Studio Lab 环境中启动这些笔记本。
清理
在您按照本文中的安装步骤并创建 medical-image-ai
Conda 环境,您可能希望将其删除以节省存储空间。 为此,请使用以下命令:
conda remove --name medical-image-ai --all
您也可以通过扩展管理器卸载 ImJoy 扩展。 请注意,如果您想稍后在 Studio Lab 帐户中继续使用 TCIA 笔记本,则需要重新创建 Conda 环境并重新安装 ImJoy 扩展。
关闭你的标签,不要忘记选择 停止运行时 在工作室实验室项目页面上。
结论
SageMaker Studio Lab 可供医学图像 AI 研究社区免费使用,可与 MONAI 和 itkWidgets 结合用于医学图像 AI 建模和交互式医学图像可视化。 您可以在编程马拉松和研讨会等培训活动中将 TCIA 开放数据和样本笔记本与 Studio Lab 结合使用。 借助此解决方案,科学家和研究人员可以使用医学影像 AI 快速进行实验、协作和创新。 如果您有 AWS 账户并设置了 SageMaker Studio 域,您还可以使用默认的 Data Science Python 内核(使用 ImJoy-jupyter-extension
安装),同时从 各种计算实例类型.
工作室实验室也 在 AWS re:Invent 2022 上推出了一项新功能 获取在 Studio Lab 中开发的笔记本,并在您的 AWS 账户中按定期计划将它们作为批处理作业运行。 因此,您可以扩展您的 ML 实验,超出 Studio Lab 的免费计算限制,并在您的 AWS 账户上使用更强大的计算实例和更大的数据集。
如果您有兴趣了解有关 AWS 如何帮助您的医疗保健或生命科学组织的更多信息,请联系 亚马逊代表. 有关 MONAI 和 itkWidgets 的更多信息,请联系 工具包. 新数据正在不断添加到 TCIA,欢迎您通过访问 TCIA网站.
深入阅读
作者简介
斯蒂芬艾尔沃德 是 Kitware 的战略计划高级总监,北卡罗来纳大学教堂山分校的计算机兼职教授,以及 MICCAI 协会的成员。 Aylward 博士在北卡罗来纳州创立了 Kitware 办公室,一直是多项开源计划的领导者,现在是 MONAI 顾问委员会的主席。
马特·麦考密克,博士,是 Kitware 的杰出工程师,他领导开发了科学图像分析工具包 Insight Toolkit (ITK)。 他一直是美国国立卫生研究院 (NIH) 多项研究资助的首席研究员和共同研究员,领导与美国国家实验室的合作,并领导各种为医疗设备提供先进软件的商业项目。 McCormick 博士大力倡导社区驱动的开源软件、开放科学和可重复研究。
布丽安娜少校 是 Kitware 的一名研发工程师,热衷于开发造福于医学和科学界的开源软件和工具。
J奥斯汀柯比 是弗雷德里克国家癌症研究实验室 (FNLCR) 的技术项目经理。 他的工作重点是在保护患者隐私的同时实现数据共享的方法,以提高癌症成像研究的可重复性和透明度。 他的团队于 2010 年创立了癌症影像档案 (TCIA),研究界已利用该档案发布了 200 多个与手稿、资助、挑战赛和主要 NCI 研究计划相关的数据集。 这些数据集已在 1,500 多份同行评审的出版物中进行了讨论。
刚富 是 AWS 的医疗保健解决方案架构师。 他拥有密西西比大学的药学博士学位,并拥有超过十年的技术和生物医学研究经验。 他热衷于技术及其对医疗保健的影响。
亚历克斯莱姆 是 AWS 的医学成像业务开发经理。 Alex 与成像合作伙伴一起定义和执行上市策略,并推动解决方案开发以加速云端基于 AI/ML 的医学成像研究。 他热衷于将开源 ML 框架与 AWS AI/ML 堆栈集成。
- SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
- 柏拉图区块链。 Web3 元宇宙智能。 知识放大。 访问这里。
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/share-medical-image-research-on-amazon-sagemaker-studio-lab-for-free/
- 1
- 100
- 2D
- 3d
- 77
- a
- Able
- 关于
- 加快
- ACCESS
- 无障碍
- 账号管理
- 账户
- 横过
- 添加
- 地址
- 高级
- advisory
- 顾问委员会
- 主张
- 后
- AI
- 研究
- AI / ML
- 亚历克斯
- 算法
- 所有类型
- 允许
- 允许
- Amazon
- 亚马逊SageMaker
- 亚马逊SageMaker Studio
- Amazon SageMaker Studio 实验室
- 分析
- 和
- 批准
- 档案
- 可使用
- AWS
- AWS re:Invent
- 基础
- before
- 作为
- 得益
- 超越
- 大
- 生物医学
- 板
- 带来
- 浏览器
- 建立
- 商业
- 业务发展
- 癌症预防
- 癌症研究
- 能力
- 携带
- 椅子
- 挑战
- 云端技术
- 合作
- 合作
- COM的
- 组合
- 结合
- 商业的
- 相当常见
- 通信
- 地区
- 社体的一部分
- 社区驱动
- 比赛
- 完成
- 全面
- 计算
- 一台
- 会议
- 确认
- CONTACT
- 继续
- 一直
- 捐款
- 核心
- 角落
- 价格
- 中央处理器
- 创建信息图
- 创建
- 定制
- data
- 数据科学
- 数据共享
- 数据集
- 一年中的
- 深
- 深入学习
- 默认
- 默认
- 定义
- 演示
- 示 范 曲
- 开发
- 发达
- 发展
- 研发支持
- 设备
- 副总经理
- 讨论
- 显示器
- 杰出的
- 域
- 别
- 下载
- 下载
- 容易
- 邮箱地址
- enable
- 使
- 工程师
- 企业级
- 整个
- 环境
- 环境中
- 必要
- 醚(ETH)
- 评估
- 评估
- 甚至
- 事件
- 每个人
- 例子
- 执行
- 体验
- 实验
- 技术专家
- 探索
- 延期
- 面临
- 专栏
- 精选
- 特征
- 同伴
- 文件
- 姓氏:
- 重点
- 遵循
- 其次
- 以下
- 公司成立
- 框架
- 冯检基
- Free
- 止
- 充分
- 得到
- GIF
- GitHub上
- 去市场
- 治理
- 补助金
- 黑客马拉松
- 健康管理
- 医疗保健
- 帮助
- 持有
- 创新中心
- How To
- HTML
- HTTPS
- 数百
- ICON
- 思路
- 图片
- 图像分析
- 图片
- 同步成像
- 影响力故事
- 改善
- in
- 包括
- 包含
- 信息
- 项目
- 创新
- 洞察
- 安装
- 安装
- 例
- 整合
- 集成
- 整合
- 积分
- 互动
- 有兴趣
- 问题
- IT
- 工作机会
- Jupyter笔记本
- 贾斯汀
- 保持
- 键
- 实验室
- 实验室
- 最新
- 发射
- 领导者
- 信息
- 学习
- 导致
- 库
- 生活
- 生命科学
- 限制
- 本地
- 机
- 机器学习
- 保持
- 主要
- 使
- 经理
- 医生
- 医疗器械
- 医学影像
- 成员
- 菜单
- 方法
- 最低限度
- 分钟
- 密西西比州
- ML
- 模型
- 造型
- 模型
- 监控
- 更多
- MRI
- 多
- National
- 国家卫生研究院
- 导航
- 需求
- 全新
- 新功能
- 下页
- 美国国立卫生研究院
- 北
- 北卡罗来纳州
- 笔记本
- 笔记本电脑
- 对象
- 办公
- 正在进行
- 打开
- 开放的数据
- 开放源码
- 开源软件
- 打开
- 打开
- 组织
- 其他名称
- 其它
- 己
- 伙伴
- 情
- 多情
- 病人
- 窥视
- 演出
- 制药
- 挑
- 柏拉图
- 柏拉图数据智能
- 柏拉图数据
- 请
- 弹出式
- 帖子
- 强大
- 案例分享
- 呈现
- 校长
- 隐私
- 过程
- 生产率
- 生产力工具
- 教授
- 项目
- 项目
- 提供
- 优
- 出版物
- 发布
- 蟒蛇
- 很快
- RE
- 准备
- 建议
- 经常性
- 寄存器
- 有关
- 远程
- 去掉
- 翻译
- 知识库
- 要求
- 必须
- 研究
- 研究和开发
- 社区研究
- 研究人员
- 资源
- 成果
- 审查
- 根
- 运行
- 运行
- sagemaker
- SageMaker 工作室实验室
- 保存
- 鳞片
- 始你
- 科学
- 科学
- 科学家
- 搜索
- 其次
- 保安
- 段
- 中模板
- 选择
- 前辈
- 分开
- 系列
- 招生面试
- 集
- 几个
- Share
- 共享
- 作品
- 小
- So
- 社会
- 软件
- 方案,
- 解决方案
- 解决
- 来源
- 太空
- 堆
- 开始
- 开始
- 州
- 步
- 斯蒂芬·
- 步骤
- 存储
- 善用
- 策略
- 强烈
- 研究
- 工作室
- 顺利
- 产品
- 采取
- 团队
- 队
- 文案
- 技术
- 专业技术
- 十
- 终端
- 其
- 因此
- 第三
- 透
- 三
- 至
- 一起
- 工具箱
- 工具
- 最佳
- 培训
- 产品培训
- 用户评论透明
- 教程
- 教程
- 联合的
- 美国
- 大学
- 使用
- 用户友好
- 各个
- 确认
- 版本
- 通过
- 可见
- 可视化
- 想像
- 体积
- 卷
- 基于网络的
- 欢迎进入
- 这
- 而
- 将
- 也完全不需要
- 工作
- 工作
- 工作流程
- 加工
- 工作坊
- 年
- 您一站式解决方案
- 和风网
- 动物园