radtorch/radtorch
🏗️ フレームワークradtorch
医療画像および放射線データ向けに設計された、PyTorchベースの深層学習フレームワーク。
RADTorchは、PyTorchの能力を活用し、放射線データセット特有の要件に対応する医療画像機械学習専用のエコシステムです。医療現場の標準であるDICOMファイルの複雑な処理を簡略化するよう設計されています。主な機能には、統合されたデータ読み込みユーティリティ、医療ボリューム向け標準化前処理パイプライン、画像分類やセグメンテーションに最適化されたモジュール式モデルアーキテクチャが含まれます。高レベルAPIの提供により、医療画像を用いたニューラルネットワークの構築・学習・評価に必要な定型コードを大幅に削減します。GPUアクセラレーションをサポートしており、大規模な3D医療データセットの学習も効率的に行えます。拡張性が高く、臨床応用に適したカスタム損失関数やデータ拡張、モデルアーキテクチャを容易に組み込めるため、AI診断ツールの開発を加速させます。
💡ハイライト
- ├─DICOMファイル形式をネイティブサポート
- ├─医療画像分類に最適化された設計
- └─PyTorchベースでGPU高速化に対応
🎯対象
- ├─医療画像研究者
- ├─放射線科医
- └─AIエンジニア