의료 영상 AI 연구자를 위한 PyTorch 기반 딥러닝 워크플로우 최적화 프레임워크 MONAI v0.2 공개

GTC 2020에서 알파 릴리즈가 소개된 MONAI v0.2가 공개되었습니다. 참고로 MONIA는 2020년 4월 0.1.0 버전, 7월에 0.2.0 버전이 발표되었고, 10월에 0.3.0 버전이 공개될 예정입니다. MONIA 프로젝트는 여러 의료 기관, 대학 그리고 NVIDIA 등의 기업이 주요 기여자로 참여하고 있습니다.


MONIA는 'Medical Open Network AI)'의 약어로 PyTorch 기반 오픈 소스 프레임워크입니다. 현재 오픈 소스 프로젝트로 커뮤니티 버전이 공개되어 있습니다. 주요 특징은 아파치 라이선스 2.0을 따르는 오픈 소스란 점, 헬스케어 연구자를 위한 베스트 프랙틱스를 제공한다는 점, 사용자 친화적인 환경을 제공한다는 점, 다양한 써드파티 컴포넌트와 통합이 용이하다는 점, 다양한 참조 자료를 제공한다는 점을 꼽을 수 있습니다. 이들 특징을 한 마디로 줄이면 MONIA를 이용하면 헬스케어 분야 AI 연구자는 간편하게 의료 영상 데이터 세트를 활용하는 딥러닝 트레이닝 워크플로우를 최적화할 수 있다는 것입니다.



이번에 공개된 v0.2에서 주목할 사항은 크게 4가지 정도로 추려볼 수 있습니다.

1. 의료 영상 변환 및 전처리: GPU 가속 기반 환경에서 의료 영상 변환과 전처리(Image annotation) 작업이 수월해졌습니다. 더불어 BatchGenerator, Troch I/O, Rising, ITK 등 써드파티 툴킷 상호호환성 보장을 위한 어댑터가 지원됩니다.

2. 데이터 캐싱 및 I/O 모듈: 멀티 스레딩과 스마트 캐싱 기술을 적용해 PyTorch 프레임워크 상에서 데이터 로드 및 전처리 수행 속도를 개선하였습니다. 성능 기준으로 10배 이상 개선하였습니다. 한편 v0.2에는 AI 연구원의 실험 진입 장벽을 낮추기 위해 Medical Decation 같은 공개된 데이터 세트 로드를 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다.

3. IEEE, MICCAI 연구 간행물: MONIA에는 의료 부문의 주요 연구 간행물이 포함됩니다. v0.2에는 IEEE 간행물 중 “COPLE-Net for COVID-19 Pneumonia Lesion Segmentation”이 포함되었고, MICCA가 승인한 “LAMP: Large Deep Nets with Automated Model Parallelism for Image Segmentation” 논문이 추가되었습니다.

4. 새로운 튜토리얼: v2.0에는 GAN을 이용한 의료 이미지 생성, 기존 PyTorch 코드를 MONAI로 마이그레이션하기 위한 Golab 자습서, 공개 데이터 세이트 사용 방법 등에 대한 튜토리얼이 포함되었습니다.

MONIA에 대한 내용이 더 궁금하다면 NVIDIA가 준비한 웨비나를 참조 바랍니다.

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