MONAI 专为医学AI开发的开源框架（From Nvidia）

最新推荐文章于 2025-11-10 02:27:20 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-10 02:27:20 发布 · 7.5k 阅读

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本文深入解析MONAI框架，涵盖其核心组件如Dataset、Transforms、Inferers等，以及Ignite引擎的应用，适合医疗影像AI开发者参考。

MONAI简介:

https://blogs.nvidia.com/blog/2020/04/21/monai-open-source-framework-ai-healthcare/

https://monai.io/

https://medium.com/pytorch/monai-public-alpha-is-now-available-54b79f5532aa

https://github.com/Project-MONAI/MONAI

就先简单按源码这个结构来吧：

1 apps：

dataset.py：这个文件中定义了两个常见的数据集的Dataset类：MedNISTDataset和DecathlonDataset，继承父类Randomizable, CacheDataset，里边分别定义了随机数，和cachedataset的形式。

utils.py：定义了一些通过url下载文件，验证MD5，解压数据集的code

2 config：

deviceconfig.py：获取系统的一些版本配置信息

type_definitions.py：这个我没看太明白，貌似是给两个贯穿MONAI的概念定义了名字和类型，为了统一的使用。

定义了KeysCollection和IndexSelection

3 data：？？？

1 csv_saver.py
# 保存dict的结果到csv文件，预测结果之类的，可以save单个数据，也可以savebatch，finalize写入文档。有一点存疑，在overwrite为False并且存在文件时，他会先读取已有文件中的信息，保存到要写入disk的dict中，但是我担心他遇到key值相同的情况怎么办？？？

2 dataloader.py
# 普通的dataloader，继承自pytorch原生的，没发现什么特殊的地方目前

3 dataset.py
# 有几个自定义类以及一些应用函数
# class Dataset，继承自pytorch原生Dataset，看这一层没有什么特殊的，具体的要看transform和读取了
# class PersistentDataset，继承自自定义的Dataset，顾名思义他会将非随机性的transform（这里是读取标准化之类的操作）在第一次时做好，保存到硬盘里，后边就直接读取了，不再每次再做重复操作了。
# 注：这里用到了pathlib模块（相比os.path，nested -> chained，且os太过臃肿，还有一些其他的小区别）
# class CacheDataset，继承自自定义的Dataset，也是先处理一下非random的操作，但是这个是存在内存中的，内存大的服务器就很香了
# class ZipDataset，继承自自定义的Dataset，貌似是处理同时多个dataset的情况，这个我还没具体用过
# class ArrayDataset，继承自Randomizable和pytorch的dataset，多个数据集的话里边也用到了ZipDataset。还有些疑问我没看到他做增广啊？？？这个和zipdataset到时还需细看一下？？？

4 decathalon_datalist.py
# 感觉就是几个和十项全能数据及有关的代码

5 grid_dataset.py？？？
class GridPatchDataset(IterableDataset): 
#我这个阅读代码能力有些减弱了，没看太明白，但是大概意思是，把array分成块，生成出来，好像块儿与块儿之间没有overlap？？？
IterableDataset就没看太懂，itertool相关的东西还需要巩固。还有多线程的东西掌握也不好

6 nifti_reader.py
class NiftiDataset(Dataset, Randomizable):
# 常规载入Nifiti格式数据的一个Dataset类，里边比较复杂的是用到了monai.transforms 里边的 LoadNifti

7 nifti_saver.py
class NiftiSaver:
# 一个保存数据为Nifti格式的类。支持的输入数据格式可以为单个数据，也可以是一个batch的数据。一般来说保存的都是分割的预测结果。保存时用到了write_nifti函数。

8 nifti_writer.py
def write_nifti(...)：
# 考虑了几种情况，是不是需要affine；channel调整的问题；

9 png_saver.py
10 png_writer.py
# 类似于Nifti格式，使用的PIL包来处理

11 synthetic.py
# 。。。我看是生成噪声图 和 一堆重叠圆的test图。。。没发现什么实际意义

12 utils.py ？？？
# 很多小工具，还没细看？？？