InnerEye-Inference：实现医学成像模型的Python推理API

资源摘要信息:"InnerEye-Inference:启用InnerEye-DeepLearning（https） InnerEye-Inference是一个基于Python的应用服务网络应用，旨在实现医学成像模型的推理操作。推理（Inference）是指利用已训练好的机器学习模型对新的数据样本进行预测或分类的过程。在医学成像领域，推理通常用于分析X射线、CT扫描、MRI等医学图像，以辅助诊断或识别特定的病理特征。InnerEye-Inference提供了一种便捷的方法，允许用户将训练有素的深度学习模型应用于实际的医学成像数据中，以进行诊断辅助和相关分析。 此外，InnerEye-Inference支持与DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）标准集成。DICOM是一种医学影像和信息系统的国际标准，它允许医学成像设备和计算机网络之间进行互操作和信息交换。将InnerEye-Inference与DICOM集成，可以进一步扩展其应用场景，使其能够直接从医院的医学影像管理系统中读取和处理图像数据。 为了开始使用InnerEye-Inference，首先需要在计算机上安装Conda或Miniconda。Conda是一个开源的包管理器和环境管理器，它可以在不同的项目之间隔离和管理Python依赖项和包。Miniconda是一个轻量级的Conda发行版，它包含Conda包管理器以及Python，但不包含大量的预装包。安装Conda或Miniconda后，用户可以通过运行Conda命令来创建一个新的环境，并在这个环境中安装InnerEye-Inference。 在创建Conda环境时，需要注意的是，如果计算机上还没有安装构建工具，那么在某些操作系统上可能需要先安装它们。例如，在Ubuntu（及其基于Debian的发行版）上，可以通过运行命令“sudo apt-get install build-essential”来安装构建工具。而在CentOS或RHEL（Red Hat Enterprise Linux）发行版上，可以通过运行命令“yum install gcc gcc-c++ kernel-devel make”来安装相应的构建工具。安装这些构建工具是必要的，因为某些Python包在安装时需要编译C或C++代码。 在安装好Conda环境和构建工具后，用户可以根据自己的平台（例如Windows、Ubuntu等）启动InnerEye-Inference。一旦InnerEye-Inference成功启动，就可以使用训练好的医学成像模型进行推理操作，并通过与DICOM的集成进一步将这一过程整合入现有的医疗影像工作流程中。 标签"ai deployment medical-imaging Python"指的是该资源与人工智能部署、医学影像处理和Python编程语言紧密相关。这强调了InnerEye-Inference不仅是一个独立的应用程序，而且是人工智能和深度学习技术在医学领域应用的一个实际案例。 压缩包文件的名称“InnerEye-Inference-main”表明了这是一个包含InnerEye-Inference主要资源和代码的压缩包文件。用户可以下载并解压该压缩包，以获取InnerEye-Inference的源代码及其相关文档和示例，从而开始使用和进一步开发这个应用程序。"