🧠 MONAI Parcellation 3D Slicer 설치 방법 [pe]

🧠 MONAI Parcellation 3D Slicer 설치 방법 [pe]

3D Slicer 5.0 이상(권장: 5.6)에서 MONAI Label을 이용해 MRI Parcellation을 수행하는 설치·설정 절차를, 이전 PET SUVr 문서와 같은 스타일로 정리했습니다.monai+1

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0. 전제: Slicer·MONAI Label 지원 버전

• MONAI Label이 공식 지원하는 Slicer:

  • 3D Slicer Stable/Preview ≥ 5.0.[github]​

• 본 문서는 “3D Slicer 5.6 + MONAI Label 0.8+” 조합을 기준으로 작성합니다.[github]​

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1. 3D Slicer 설치

1. 다운로드

• 웹 브라우저에서 Slicer 공식 사이트 접속: https://www.slicer.org.[youtube]​

• “Download”에서 OS(Windows/macOS/Linux)에 맞는 “Slicer 5.x” 설치 파일 다운로드.[youtube]​

2. 설치

• Windows: 다운로드한 .exe 실행 → 기본 옵션으로 설치.

• macOS: .dmg 열고 Slicer 앱을 Applications로 드래그.[youtube]​

• Linux: .tar.gz 압축 해제 후 Slicer 실행 파일 사용.[youtube]​

3. 첫 실행

• Slicer 실행 후 기본 레이아웃이 뜨는지 확인.

• 상단 메뉴에 “View”, “Edit”, “Help”, 우측 상단에 모듈 드롭다운(Modules)이 보이면 정상입니다.[youtube]​

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2. MONAI Label Extension 설치

2-1. Extension Manager에서 설치

1. Extension Manager 열기

• 상단 메뉴에서 “View → Extension Manager” 클릭.nvidia+1

• Extension Manager 창이 열리면 “Install Extensions” 탭이 기본 선택 상태인지 확인.

2. Active Learning 카테고리 이동

• Extension Manager 좌측 카테고리 리스트에서 “Active Learning” 선택.monai+1

• 목록 중에서 “MONAI Label” 항목을 찾습니다.monai+1

3. MONAI Label 설치

• “MONAI Label” 항목 선택 → 우측 상단 “Install” 버튼 클릭.github+1

• 설치 완료 메시지 후, Extension Manager 하단/우측에 “Restart” 버튼이 표시됩니다.[docs.monai]​

4. Slicer 재시작

• “Restart” 버튼 클릭 → Slicer 자동 종료 및 재시작.github+1

• 재시작 후, 모듈 목록을 다시 로딩합니다.

2-2. MONAI Label 모듈 확인

1. 모듈 검색

• Slicer 메인 창에서 상단 중앙 “Modules” 드롭다운을 클릭.[docs.monai]​

• 검색창에 “MONAI” 또는 “MONAI Label” 입력.github+1

• “Active Learning → MONAI Label” 모듈이 보이면 설치 성공입니다.monai+1

2. 툴바 아이콘(즐겨찾기) 등록(선택)

• 상단 메뉴에서 “Edit → Application Settings” 클릭.github+1

• 좌측 메뉴에서 “Modules” 선택.

• “Modules” 목록에서 “MONAI Label”을 찾아 “Favorite Modules” 영역으로 드래그.monai+1

• Slicer 재시작.

• 툴바에 MONAI Label 아이콘이 나타나면, 한 번 클릭으로 바로 모듈 이동이 가능합니다.github+1

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3. MONAI Label 서버 준비 (로컬/원격)

MONAI Label은 “서버–클라이언트” 구조입니다.
3D Slicer는 클라이언트이며, 실제 파셀레이션 모델은 Python 환경에서 돌아가는 MONAI Label 서버에서 수행합니다.monai+1

3-1. 로컬 MONAI Label 서버 (연구용 권장)

1. Python 환경 준비

• Anaconda 또는 venv로 Python 3.8–3.10 환경 생성 후 활성화.[github]​

• MONAI Label 설치:

  • pip install monailabel[all] (혹은 공식 설치 가이드의 명령 사용).[github]​

2. 예제 앱 다운로드 (예: Radiology App)

• GitHub의 MONAI Label 예제 레포지토리 클론:

  • git clone https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel.git.[github]​

• 예제 앱 경로(예: apps/radiology) 확인.[github]​

3. 서버 실행

• 예시:

  • monailabel start_server --app apps/radiology --studies /path/to/your/data --host 0.0.0.0 --port 8000.[github]​

• 콘솔에 “Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000”와 유사한 메시지가 뜨면 서버 준비 완료.[github]​

4. 서버는 Slicer를 사용하는 동안 계속 켜 두어야 합니다.[discourse.slicer]​

3-2. 원격/클라우드 MONAI Label 서버

• NVIDIA LaunchPad 등에서 제공하는 MONAI Label Lab 환경에서는, 이미 서버와 Slicer가 구성된 상태로 제공되며, Slicer에서 “View → Extension Manager → MONAI Label”만 확인하면 됩니다.[youtube]​[docs.nvidia]​

• 원격 서버 주소와 포트는 시스템 관리자 또는 문서에서 제공됩니다.[discourse.slicer]​

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4. 3D Slicer에서 MONAI Label 모듈 설정

4-1. MONAI Label 모듈 열기

1. Slicer 상단 “Modules” 드롭다운에서 “Active Learning → MONAI Label” 선택.[youtube]​[docs.monai]​

2. 우측 패널에 MONAI Label UI가 로딩되며, 다음과 같은 섹션이 보입니다:

   • Server

   • Apps / Tasks

   • Datasets / Studies

   • Annotation (자동/반자동/수동)

   • Segment Editor 연동 옵션 등.[discourse.slicer]​[youtube]​

4-2. 서버 연결 설정

1. Server URL 입력

• MONAI Label 모듈 상단 “Server” 섹션에서:

  • “Host” 또는 “Server URL” 입력 칸에 로컬/원격 서버 주소 입력

    • 예: http://127.0.0.1:8000.discourse.slicer+1

• “Green Play Button(▶)” 또는 “Start/Connect” 버튼 클릭.[discourse.slicer]​

2. 연결 확인

• 연결에 성공하면 “Apps” 드롭다운에 radiology, pathology 등 앱 목록이 표시됩니다.monai+1

• “Tasks” 목록에 “segmentation”, “deepgrow”, “scribbles” 등 사용 가능한 파셀레이션/레이블링 task가 노출됩니다.[youtube]​[docs.monai]​

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5. MRI Parcellation에 사용할 MONAI Label 워크플로우

5-1. MRI 데이터 로딩 (Slicer 쪽)

1. “File → Add Data…” 또는 “DICOM” 모듈 사용

• ADNI 스타일 구조 T1 MRI (sub001_MRI.nii.gz 등)을 Slicer로 로딩.[docs.nvidia]​

• “Data” 모듈에서 volume이 추가되었는지 확인.

2. 3D View/슬라이스 정리

• “Four-Up” 레이아웃을 사용해 axial/sagittal/coronal/3D를 동시에 확인.

• 필요 시 “Volumes” 모듈에서 윈도우/레벨 조절.

5-2. MONAI Label에서 자동 segmentation 실행

1. MONAI Label 모듈에서 입력 볼륨 지정

• MONAI Label 모듈의 “Input image / Master Volume” 항목에서 현재 MRI volume를 선택.[discourse.slicer]​

• Radiology 앱 기준으로 T1/T2에 맞는 모델이 선택됩니다.[docs.monai]​

2. Task 선택

• “Task” 또는 “Segmentation task” 드롭다운에서 brain parcellation 또는 brain tumor segmentation 등 원하는 작업 선택.monai+1

• Brain 구조 parcellation 모델이 제공되는 앱/모델을 사용해야 합니다 (예: 커스텀 intracranial label 모델).[github]​

3. 자동 segmentation 실행

• “Run / Auto-Segmentation” 버튼 클릭.[youtube]​

• MONAI Label 모듈이 서버로 MRI를 전송하고, 모델이 segmentation을 생성 후 결과를 Slicer로 되돌려 줍니다.[youtube]​[docs.monai]​

• 처리 완료 후, Slicer의 “Segment Editor/Segmentations” 노드에 새로운 segmentation이 생성됩니다.[youtube]​

4. 결과 확인 및 수정(선택)

• 상단 “Modules → Segment Editor”로 이동.

• 생성된 segmentation node가 선택되어 있는지 확인.

• 각 segment(ROI)를 숨김/표시하면서 라벨링 품질 확인.

• 필요 시 Paint, Erase, Grow from seeds 등 Segment Editor 효과로 수동 수정 후 “Apply”.[youtube]​

5-3. Parcellation 결과 저장

1. Segmentation 저장

• “File → Save” 클릭.

• Segmentation 노드(예: MONAI_Parcellation)의 Format을 .seg.nrrd 또는 NRRD labelmap으로 설정.[docs.monai]​

• 원하는 경로(예: Subjects/sub001/sub001_MONAI_parcellation.seg.nrrd)에 저장.

2. PET SUVr 파이프라인 연계

• 이후 단계에서는:

  • MRI–PET registration → PET SUV 계산 → Segment Statistics로 ROI SUV 추출 → SUVr 계산으로 연결하면 됩니다 (이전 답변의 파이프라인).pmc.ncbi.nlm.nih+1

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6. MONAI Parcellation 관련 추가 확장 (선택)

6-1. MONAI Auto3DSeg (완전 자동 모델 사용)

• “MONAIAuto3DSeg” Extension은 다수의 사전학습 MONAI Auto3DSeg 모델을 Slicer에서 바로 사용할 수 있게 해줍니다.github+1

• 설치:

  • “View → Extension Manager → Install Extensions → Quantification/Segmentation”에서 “MONAIAuto3DSeg” 검색 후 Install → Restart.[github]​

• 사용:

  • “Modules → MONAI Auto3DSeg” 모듈 선택.

  • 모델 목록에서 두부/뇌 관련 모델 선택, Input volume에 MRI 지정.[github]​

  • “Apply”로 자동 segmentation 실행 → segmentation node 생성.[github]​

• 이 segmentation도 PET SUVr 파이프라인에서 atlas/ROI로 사용할 수 있습니다.[discourse.slicer]​

6-2. MONAIViz, 기타 도구

• “SlicerMONAIViz” Extension은 MONAI transform 체인을 시각화하는 도구로, 개발/검증 시 유용합니다.[github]​

• PET SUVr 파이프라인 자체에는 필수는 아니지만, MONAI 모델 개발·디버깅에 사용할 수 있습니다.[github]​

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7. 참고문헌·공식 가이드

• MONAI Label Quickstart – “Install MONAI Label Plugin in 3D Slicer” 섹션: View → Extension Manager → Active Learning → MONAI Label 설치, 재시작, Favorite Modules 설정 방법 설명.[docs.monai]​

• MONAI Label 공식 Installation 문서 – 3D Slicer ≥ 5.0 지원, Plugin 설치·서버 실행 방법 상세 기술.[github]​

• NVIDIA MONAI Label Launchpad 튜토리얼 – Slicer에서 Extension Manager로 MONAI Label 설치 및 서버 연결 예시.[docs.nvidia]​

• MONAI Label 3D Slicer Module Overview 영상 – 3D Slicer 설치, MONAI Label Extension 설치, 서버 시작, 자동 segmentation 실행 데모.[youtube]​

• Slicer Discourse – MONAI Label 옵션 설정, Segment Editor 연동, Submit Label/Train 플로우 설명.discourse.slicer+1

• MONAI Auto3DSeg GitHub 및 Slicer Discourse – MONAIAuto3DSeg extension 설치·사용법, 다수의 사전학습 세그멘테이션 모델 지원 설명.discourse.slicer+1

위 절차를 따르면, 3D Slicer 5.6 환경에서
3D Slicer 설치 → MONAI Label Extension 설치 → MONAI Label 서버 연결 → MRI 로딩 → MONAI 자동 parcellation 수행 → Segmentation 저장

까지를 완전 GUI 기반으로 구성할 수 있고, 이후 PET SUVr 파이프라인에 그대로 연결할 수 있습니다.monai+1 

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