醫療影像 AI 開發實戰：利用 MONAI 與 3D UNet 構建脾臟分割管線
編輯核心觀點
- ✦本教學展示如何使用 MONAI 框架，針對 Medical Segmentation Decathlon Task09 資料集進行 3D 脾臟影像分割。
- ✦開發流程涵蓋從影像預處理、Patch-based 採樣、混合精度訓練到滑動視窗推論的完整端到端管線。
- ✦透過 DiceCE Loss 與 Dice 指標評估，開發者能有效訓練並視覺化 3D UNet 模型在醫學斷層掃描中的預測表現。
從原始 CT 掃描到精準分割：醫療 AI 的實作路徑
在醫學影像分析領域，自動化器官分割是臨床診斷與手術規劃的關鍵技術。本實作以 MONAI (Medical Open Network for AI) 為核心，示範如何構建一套端到端的 3D 醫療影像分割管線，目標是從斷層掃描（CT）影像中精準識別出脾臟。
建構醫療影像處理管線
醫療影像資料處理具備高度複雜性，本專案採用 MONAI 內建的轉換工具，確保資料在進入模型前已完成標準化。關鍵處理步驟包括：
- 方向對齊 (Orientation Alignment)：確保不同來源的影像座標系一致。
- 體素間距正規化 (Voxel-spacing Normalization)：統一影像解析度。
- 強度窗處理 (Intensity Windowing)：過濾 CT 影像的灰階範圍以強化組織對比。
- 前景裁剪與 Patch 採樣：將大型 3D 體積切分為模型可處理的區塊，並透過隨機翻轉、旋轉與強度位移進行資料增強，提升模型泛化能力。
模型訓練與推論策略
本管線選用 3D UNet 作為核心架構，並針對醫療影像特性進行優化：
使用 DiceCELoss 作為損失函數，結合混合精度訓練 (Mixed Precision Training) 以降低 GPU 記憶體佔用並加速收斂。在推論階段，則採用滑動視窗推論 (Sliding-window Inference) 技術，確保模型能處理超出單一 Patch 大小的完整器官影像。
開發者透過 DiceMetric 監控模型在驗證集上的表現，並設定學習率排程器 (CosineAnnealingLR) 與 AdamW 優化器，確保模型訓練過程穩定。最終，透過視覺化工具，開發者可直接對比模型預測結果與 Ground-truth 遮罩，直觀地檢視模型學習成效。
