Questo post è stato scritto in collaborazione con Stephen Aylward, Matt McCormick, Brianna Major di Kitware e Justin Kirby del Frederick National Laboratory for Cancer Research (FNLCR).
Laboratorio Amazon SageMaker Studio fornisce accesso gratuito a un ambiente di sviluppo di machine learning (ML) a chiunque disponga di un indirizzo e-mail. Come Amazon SageMaker Studio con funzionalità complete, Studio Lab ti consente di personalizzare il tuo Ambiente Conda e creare scalabilità CPU e GPU Notebook JupyterLab versione 3, con facile accesso ai più recenti strumenti di produttività di data science e librerie open source. Inoltre, gli account gratuiti di Studio Lab includono un minimo di 15 GB di memoria permanente, consentendoti di mantenere e spendere continuamente i tuoi progetti in più sessioni e permettendoti di riprendere istantaneamente da dove eri rimasto e persino di condividere il tuo lavoro in corso e gli ambienti di lavoro con gli altri.
Una questione chiave affrontata dalla comunità dell'immagine medica è come consentire ai ricercatori di sperimentare ed esplorare con questi strumenti essenziali. Per risolvere questa sfida, i team AWS hanno lavorato con Stoviglie ed Laboratorio nazionale Frederick per la ricerca sul cancro (FNLCR) per riunire tre importanti risorse AI per l'imaging medico per Studio Lab e l'intera comunità JupyterLab open source:
Questi strumenti e dati si combinano per consentire ai ricercatori di intelligenza artificiale per imaging medico di sviluppare rapidamente e valutare accuratamente algoritmi di deep learning clinicamente pronti in un ambiente completo e di facile utilizzo. I membri del team di FNLCR e Kitware hanno collaborato per creare una serie di notebook Jupyter che dimostrano flussi di lavoro comuni per accedere a livello di programmazione e visualizzare i dati TCIA. Questi notebook utilizzano Studio Lab per consentire ai ricercatori di eseguire i notebook senza la necessità di configurare il proprio ambiente di sviluppo Jupyter locale: puoi esplorare rapidamente nuove idee o integrare il tuo lavoro in presentazioni, workshop e tutorial durante le conferenze.
L'esempio seguente illustra Studio Lab che esegue un notebook Jupyter che scarica i dati della risonanza magnetica della prostata TCIA, li segmenta utilizzando MONAI e visualizza i risultati utilizzando itkWidgets.
Sebbene sia possibile eseguire facilmente esperimenti e demo più piccoli con i notebook di esempio presentati in questo post su Studio Lab gratuitamente, si consiglia di utilizzare Amazon Sage Maker Studio quando alleni i tuoi modelli di immagini mediche su larga scala. Amazon SageMaker Studio è un ambiente di sviluppo integrato basato sul Web (IDE) con funzionalità di sicurezza, governance e monitoraggio di livello aziendale da cui è possibile accedere a strumenti appositamente creati per eseguire tutte le fasi di sviluppo ML. Anche le librerie open source come MONAI Core e itkWidgets vengono eseguite su Amazon SageMaker Studio.
Installa la soluzione
Per eseguire i notebook TCIA su Studio Lab, è necessario registrare un account utilizzando il proprio indirizzo e-mail sul Sito web Studio Lab. Le richieste di account possono richiedere da 1 a 3 giorni per essere approvate.
Successivamente, puoi seguire i passaggi di installazione per iniziare:
- Accedi a Studiolab e avviare un runtime della CPU.
- In una scheda separata, vai a Repository GitHub dei notebook TCIA e scegli un taccuino nella cartella principale del repository.
- Scegli Laboratorio di studio aperto per aprire il blocco appunti in Studio Lab.
- Torna in Studio Lab, scegli Copia al progetto.
- Nel nuovo popup JupyterLab che si apre, scegli Clona l'intero repository.
- Nella finestra successiva, mantieni le impostazioni predefinite e scegli clone.
- Scegli OK quando viene richiesto di confermare per creare il nuovo ambiente Conda (
medical-image-ai
).
La creazione dell'ambiente Conda richiederà fino a 5 minuti. - Nel terminale aperto nel passaggio precedente, eseguire il seguente comando per installare NodeJS nel file
studiolab
Ambiente Conda, necessario per installare l'estensione ImJoy JupyterLab 3:conda install -y -c conda-forge nodejs
Ora installiamo l'estensione Jupyter di ImJoy utilizzando Studio Lab Extension Manager per abilitare le visualizzazioni interattive. L'estensione Imjoy consente a itkWidgets e ad altri processi a uso intensivo di dati di comunicare con ambienti Jupyter locali e remoti, inclusi notebook Jupyter, JupyterLab, Studio Lab e così via. - In Extension Manager, cerca "imjoy" e scegli Installazione.
- Confermare per ricostruire il kernel quando richiesto.
- Scegli Salva e ricarica quando la costruzione è completa.
Dopo l'installazione dell'estensione ImJoy, sarai in grado di vedere l'icona ImJoy nel menu in alto dei tuoi taccuini.
Per verificarlo, vai al browser dei file, scegli il file TCIA_Image_Visualalization_with_itkWidgets
taccuino e scegli il medical-image-ai
kernel per eseguirlo.
L'icona ImJoy sarà visibile nell'angolo in alto a sinistra del menu del notebook.
Con questi passaggi di installazione, hai installato correttamente il file medical-image-ai
Il kernel Python e l'estensione ImJoy come prerequisito per eseguire i notebook TCIA insieme a itkWidgets su Studio Lab.
Prova la soluzione
Abbiamo creato una serie di taccuini e un tutorial che mostra l'integrazione di queste tecnologie AI in Studio Lab. Assicurati di scegliere il medical-image-ai
Kernel Python durante l'esecuzione dei notebook TCIA in Studio Lab.
Il primo taccuino SageMaker mostra come scaricare immagini DICOM da TCIA e visualizzare tali immagini utilizzando le funzionalità di rendering del volume cinematografico di itkWidgets.
Il secondo taccuino mostra come le annotazioni degli esperti disponibili per centinaia di studi su TCIA possono essere scaricate come oggetti DICOM SEG e RTSTRUCT, visualizzate in 3D o come sovrapposizioni su sezioni 2D e utilizzate per l'addestramento e la valutazione dei sistemi di deep learning.
Il terzo taccuino mostra come i modelli di deep learning MONAI pre-addestrati disponibili su Model Zoo di MONAI possono essere scaricati e utilizzati per segmentare i volumi di risonanza magnetica della prostata DICOM TCIA (o il tuo).
Scegli Laboratorio di studio aperto in questi e altri notebook JupyterLab per avviare tali notebook nell'ambiente Studio Lab disponibile gratuitamente.
ripulire
Dopo aver seguito i passaggi di installazione in questo post e aver creato il file medical-image-ai
Conda, potresti volerlo eliminare per risparmiare spazio di archiviazione. Per fare ciò, utilizzare il seguente comando:
conda remove --name medical-image-ai --all
Puoi anche disinstallare l'estensione ImJoy tramite Extension Manager. Tieni presente che dovrai ricreare l'ambiente Conda e reinstallare l'estensione ImJoy se desideri continuare a lavorare con i taccuini TCIA nel tuo account Studio Lab in un secondo momento.
Chiudi la scheda e non dimenticare di scegliere Arresta il tempo di esecuzione nella pagina del progetto Studio Lab.
Conclusione
SageMaker Studio Lab è accessibile gratuitamente alle comunità di ricerca sull'IA delle immagini mediche e può essere utilizzato per la modellazione dell'IA delle immagini mediche e la visualizzazione interattiva delle immagini mediche in combinazione con MONAI e itkWidgets. Puoi utilizzare gli open data TCIA e i notebook di esempio con Studio Lab in occasione di eventi di formazione, come hackathon e workshop. Con questa soluzione, scienziati e ricercatori possono rapidamente sperimentare, collaborare e innovare con l'AI per immagini mediche. Se disponi di un account AWS e hai configurato un dominio SageMaker Studio, puoi anche eseguire questi notebook su Studio utilizzando il kernel Python Data Science predefinito (con il ImJoy-jupyter-extension
installato) durante la selezione da a varietà di tipi di istanza di calcolo.
anche Studio Lab ha lanciato una nuova funzionalità in AWS re:Invent 2022 per prendere i notebook sviluppati in Studio Lab ed eseguirli come processi batch in base a una pianificazione ricorrente nei tuoi account AWS. Pertanto, puoi ridimensionare i tuoi esperimenti ML oltre i limiti di calcolo gratuiti di Studio Lab e utilizzare istanze di calcolo più potenti con set di dati molto più grandi sui tuoi account AWS.
Se sei interessato a saperne di più su come AWS può aiutare la tua organizzazione sanitaria o di scienze biologiche, contatta un Rappresentante AWS. Per ulteriori informazioni su MONAI e itkWidgets, si prega di contattare Stoviglie. Nuovi dati vengono aggiunti a TCIA su base continuativa e i tuoi suggerimenti e contributi sono benvenuti visitando il Sito web TCI.
Ulteriori letture
Informazioni sugli autori
Stephen Ayward è direttore senior delle iniziative strategiche presso Kitware, professore a contratto di informatica presso l'Università della Carolina del Nord a Chapel Hill e membro della MICCAI Society. Il Dr. Aylward ha fondato l'ufficio di Kitware nella Carolina del Nord, è stato leader di numerose iniziative open source ed è ora presidente del comitato consultivo del MONAI.
Matt McCormick, PhD, è Distinguished Engineer presso Kitware, dove guida lo sviluppo di Insight Toolkit (ITK), un toolkit per l'analisi scientifica delle immagini. È stato ricercatore principale e co-investigatore di diverse borse di ricerca del National Institutes of Health (NIH), ha condotto impegni con laboratori nazionali degli Stati Uniti e ha guidato vari progetti commerciali che forniscono software avanzato per dispositivi medici. Il dottor McCormick è un forte sostenitore del software open source guidato dalla comunità, della scienza aperta e della ricerca riproducibile.
Brianna Maggiore è un ingegnere di ricerca e sviluppo presso Kitware con una passione per lo sviluppo di software e strumenti open source a beneficio delle comunità mediche e scientifiche.
JAustin Kirby è Technical Project Manager presso il Frederick National Laboratory for Cancer Research (FNLCR). Il suo lavoro si concentra sui metodi per consentire la condivisione dei dati preservando la privacy del paziente per migliorare la riproducibilità e la trasparenza nella ricerca sull'imaging del cancro. Il suo team ha fondato The Cancer Imaging Archive (TCIA) nel 2010, che la comunità di ricerca ha sfruttato per pubblicare oltre 200 set di dati relativi a manoscritti, sovvenzioni, concorsi di sfida e importanti iniziative di ricerca NCI. Questi set di dati sono stati discussi in oltre 1,500 pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria.
Banda Fu è Healthcare Solution Architect presso AWS. Ha conseguito un dottorato di ricerca in scienze farmaceutiche presso l'Università del Mississippi e vanta oltre dieci anni di esperienza nel campo della tecnologia e della ricerca biomedica. È appassionato di tecnologia e dell'impatto che può avere sull'assistenza sanitaria.
Alex Lemm è un Business Development Manager per l'imaging medico presso AWS. Alex definisce ed esegue strategie go-to-market con i partner di imaging e guida lo sviluppo di soluzioni per accelerare la ricerca di imaging medicale basata su AI/ML nel cloud. È appassionato di integrazione di framework ML open source con lo stack AWS AI/ML.
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