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Project-MONAI

Project-MONAI/MONAI

医療画像データの深層学習向けに、前処理からネットワーク、損失関数、評価指標まで備えたPyTorchベースのオープンソースフレームワーク。

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未解決の Issue
518
最終コミット
24 時間前

これは何？

MONAIは、医療画像を対象とするPyTorchベースの深層学習フレームワークです。2Dや3Dのスキャンなど、多次元の医療画像データを扱うエンドツーエンドの学習ワークフローを、各コンポーネントを一から組み立てることなく構築したい研究者や臨床医を対象としています。

医療画像データ向けの柔軟な前処理に加え、分野に特化したネットワーク、損失関数、評価指標を提供します。APIは組み合わせやすく移植性にも優れており、既存のPyTorch学習コードにコンポーネントを組み込めます。また、複数GPUおよび複数ノードでのデータ並列処理にも対応しています。

MONAIはPyPI、conda-forge、Docker Hubで配布されており、モデルをパッケージ化して共有するためのBundle形式も備えています。チュートリアルとサンプルノートブックは、別のリポジトリで管理されています。

主な機能

  • 01多次元の医療画像データに対応した柔軟な前処理
  • 02分野に特化したネットワーク、損失関数、評価指標
  • 03既存のPyTorchワークフローに統合できる、組み合わせやすく移植性に優れたAPI
  • 04複数GPUおよび複数ノードでのデータ並列処理に対応
  • 05モデルのパッケージ化と共有に使えるMONAI Bundle形式

ユースケース

  • CTやMRIのボリュームデータを使ったセグメンテーションモデルや分類モデルの学習
  • 既存のPyTorch学習パイプラインへの医療分野向け損失関数や評価指標の追加
  • 複数のGPUまたはノードにまたがるモデル学習のスケール
  • Bundle形式を使った学習済みモデルの再利用と共有

トピック

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よくある質問

MONAI とは？
医療画像データの深層学習向けに、前処理からネットワーク、損失関数、評価指標まで備えたPyTorchベースのオープンソースフレームワーク。 MONAIは、医療画像を対象とするPyTorchベースの深層学習フレームワークです。2Dや3Dのスキャンなど、多次元の医療画像データを扱うエンドツーエンドの学習ワークフローを、各コンポーネントを一から組み立てることなく構築したい研究者や臨床医を対象としています。
MONAI は無料で使えますか？ライセンスは？
MONAI は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
MONAI は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。MONAI の最終コミットは 2026年10月17日 です。
MONAI は何に使えますか？
CTやMRIのボリュームデータを使ったセグメンテーションモデルや分類モデルの学習 既存のPyTorch学習パイプラインへの医療分野向け損失関数や評価指標の追加 複数のGPUまたはノードにまたがるモデル学習のスケール Bundle形式を使った学習済みモデルの再利用と共有
MONAI はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/Project-MONAI/MONAI

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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