正在创建独特的先进模型和扩展模式，以满足医疗和生物制药行业的需求。最新的更新引入了一系列专为提高医学影像工作流能力和效率的新功能。本文将探讨以下新功能：
NVIDIA MONAI 平台中的实时推理在简化交互式注释工作流方面发挥着重要作用。现在，随着批量推理的引入，用户可以同时处理大量医学影像。该功能能够在不影响准确性的前提下实现更加快速高效的分析，这对于需要处理大量数据集的机构和研究人员来说至关重要。
此外，使用 MONAI Bundles 进行自定义训练使用户能够根据自己的独特需求来定制 AI 模型。自定义训练利用 MONAI Bundles 技术标准来增强平台的能力，能够更加灵活地满足用户独特的影像需求。可以选择NVIDIA NGC目录中的任何一个 MONAI Bundle，然后根据自己的工作流对其进行自定义训练。
NVIDIA MONAI 现在提供一个全新生成式 AI 模型 MAISI（医学合成影像 AI），其能够生成多达 132 个解剖类别的高分辨率 CT 图像（512 × 512 × 512）。该模型通过在实际图像数量有限的情况下生成多样化逼真数据集来强化数据增强。它通过自动生成详细的影像和标签等来简化注释过程。该模型为使用敏感的患者数据提供了一种合乎伦理的替代方案。NVIDIA 将在今年晚些时候推出一个用于自定义的微调工作流，使用户能够针对特定任务完善该模型。
VISTA-3D（多功能影像分割和注释）模型是该平台的基石，以准确性、通用性和交互性著称。令人激动的是，VISTA-3D 在此次更新后覆盖 130 个类别。该模型已在标记和未标记数据上进行了训练。通过在额外数据集上进行持续训练和全面评估，该模型的性能得到了提升。
通过使用伪标签，这一更新不仅提高了模型的准确性，还使 dice 分数分布上移，减少了低性能的实例。这极大提高了该模型的少样本和零样本学习能力，使它在处理各种医学影像任务时更加得心应手。该模型还能通过持续学习，更好地适应特定任务。
此外，本次更新还引入了专门用于细胞影像的 VISTA-2D 模型。VISTA-2D 可用于推理和训练，使用户可以开发针对其特定数据集进行微调的自定义模型。虽然它可能不包含预训练的权重，但内部基准测试表明，使用 VISTA-2D 训练的模型即使在训练数据有限的情况下，其性能也可以超过 CellPose 等前沿的模型。该性能突显了将 VISTA-2D 作为细胞影像定制解决方案起点的优势。
全新医疗微服务套件包含NVIDIA NIM，它是一组可以对各种模型进行优化推理的微服务。VISTA-3D 现已可用。NIM 是一种易于使用的自托管微服务，可简化 AI 驱动的企业应用的开发以及 AI 模型在生产中的部署。
NVIDIA 致力于通过 AI 推动医学影像的发展，而这也推动着 NVIDIA MONAI 微服务的不断发展。批量推理、自定义训练和合成数据生成的引入，还有 VISTA-3D 的更新以及全新 VISTA-2D 的推出，有助于满足医学影像界的需求。这些进步将继续为最先进的解决方案提供支持，使研究人员、注释人员和开发人员能够在其医学影像项目上取得更多成果，并且简化先进 AI 技术在医疗和生物制药领域的应用。
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