MONAI_Label 安装试用

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我是靠谱客的博主怕孤独洋葱，最近开发中收集的这篇文章主要介绍MONAI_Label 安装试用，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

安装流程

安装服务器MONAI Label

以下安装流程是在ubuntu20.04 x64平台上执行的
monai 版本是0.9.1
monailabel版本是0.4.2

安装 pytorch

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

安装 monialabel

pip install monailabel
执行命令后会安装很多的依赖库

检查安装是否成功

monailabel -h

下载Sample Apps和dataset

# Download Sample Apps
monailabel apps # List sample apps
monailabel apps --download --name radiology --output apps

# Download MSD Datasets
monailabel datasets # List sample datasets
monailabel datasets --download --name Task09_Spleen --output datasets

执行monailabel apps发现app都已经安装

下载dataset
执行命令：monailabel datasets可以查看他内置的一些数据集

科学上网网速不好，下载的时候断掉了。

可以用其他方式下载，下载链接：http://medicaldecathlon.com/ 还好我之前下载过这些数据。然后把下载的压缩包放在家目录下的datasets 文件夹即可

然后打开/home/username/datasets/ 发现数据已经被解压。

启动服务

使用以下指令启动服务

# Run Deepedit Model.
# Options can be (deepedit|deepgrow|segmentation|segmentation_spleen|all) in case of radiology app.
# You can also pass comma seperated models like --conf models deepedit,segmentation

monailabel start_server --app apps/radiology --studies datasets/Task09_Spleen/imagesTr --conf models deepedit

参数 apps/radiology 要写你自己安装的真实路径。使用monailabel apps 可以看到你的路径。

monailabel start_server --app /home/bian/monaiEnv/monailabel/sample-apps/radiology --studies datasets/Task09_Spleen/imagesTr --conf models deepedit

注意启动服务后本地机器可直接链接http://127.0.0.1:8000/.如果是远程机器要写真实的IP地址。

可以看到在下载deepEdit所需要的模型文件pretrained_deepedit_dynunet.pt。

安装客户端

目前monailabel 支持的client端标注软件有

3D Slicer：用于影像数据标注
OHIF：用于影像数据标注。
QuPath：用于病理数据标注。
Digital Slide Archive (DSA)：用于病理数据标注。

Slicer 是目前开源，科学研究用的最广泛的软件，而且他的插件架构设计模式，可以让开发者易于开发自己的插件。插件库也是很庞大。我们以3D slicer安装做为客户端

3D Slicer 下载地址： https://download.slicer.org/

注意：3D Slicer版本要求>=4.13版本以上.我下载的是当前的版本5.0.3

点击插件图标获取插件列表

找到MoLNALabel模块
输入 monailabel server：要注意写上http而不是https。

执行run的相关信息

批注自定义数据集

要使用DeepEdit对自定义数据集进行注释，我们可以如上所述下载DeepEdit应用程序，但是，不需要填充数据集目录。按照以下命令使用空的本地目录作为映像和标签存储位置来设置自定义数据集注释。my_dataset

# install MONAI Label
pip install monailabel

# download DeepEdit sample app to local directory
monailabel apps --name deepedit --download --output .

# create an empty folder for the custom dataset
mkdir my_dataset

# start the DeepEdit app in MONAI label server
# on the empty dataset folder
monailabel start_server --app radiology --studies my_dataset --conf models deepedit

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