MIPCandy：加速医学AI研究

在UTMIST（多伦多大学机器智能学生团队）, Project Neura实习期间，我参与开发MIPCandy，这是一个开源的基础设施框架，旨在简化医学图像处理工作流程。

挑战

医学影像研究往往需要大量的工程工作，研究人员才能专注于核心创新。搭建训练流程、集成评估指标和管理实验跟踪可能需要数周的开发时间。

什么是MIPCandy？

MIPCandy是一个基于PyTorch的框架，使研究人员能够"在10秒内为医学影像模型构建完整的实验流程"。该框架提供了神经网络架构与相应训练、推理和评估流程的即用型集成。

核心特性

• 预集成架构：支持最先进的医学影像模型，包括UNet、UNetR、UNet++和MedNeXt
• 灵活的训练系统：为不同医学影像任务提供可配置的预设
• 高级数据处理：全面的数据预处理和增强流程
• 随机补丁支持：通过智能补丁采样高效处理大型医学图像
• 仪表板集成：与Notion、WandB和TensorBoard无缝集成，用于实验跟踪

我的贡献

作为研究实习生，我专注于框架的几个关键组件：

• 开发各种分割架构的模型适配器（UNet、UNetR、UNet++、MedNeXt）
• 为不同医学影像模态实现训练预设
• 构建稳健的数据处理流程
• 添加随机补丁采样支持，以便在高分辨率医学图像上进行高效训练

影响

MIPCandy支持多种医学影像任务，包括跨多种模态（如MRI和CT扫描）的分类、分割和检测。通过减少工程开销，该框架使研究人员能够专注于推进医学AI，而不是重建基础设施。

该项目代表了医学AI研究民主化的重要一步，使研究更容易被研究人员所接受，并加速开发可以改善患者治疗效果的诊断工具。