MONAI 插件合集（共 43 个）

【脑部 MRI 潜扩散生成模型（brain_image_synthesis_latent_diffusion_model）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于潜空间扩散模型的脑部 MRI 生成工具，可对输入脑部影像合成高质量 T1 加权图像，用于数据增强与生成研究。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「脑部 MRI 潜扩散生成模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【BraTS 轴位切片扩散生成模型（brats_mri_axial_slices_generative_diffusion）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   针对 BraTS 脑肿瘤数据集的二维轴位切片生成模型，可对脑部 MRI 切片进行扩散式合成，为分割训练扩充样本。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「BraTS 轴位切片扩散生成模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【BraTS 脑肿瘤 MRI 生成模型（brats_mri_generative_diffusion）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于扩散模型的三维脑部 MRI 生成模型，可对 BraTS 多模态脑肿瘤影像生成合成数据，用于分割训练增强。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「BraTS 脑肿瘤 MRI 生成模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【脑肿瘤 MRI 分割模型（brats_mri_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   针对 BraTS 多模态 MRI 的三维分割模型，可对 T1、T1ce、T2、FLAIR 脑部图像分割肿瘤核心、增强区与水肿区。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「脑肿瘤 MRI 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【乳腺 X 线密度分类模型（breast_density_classification）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于乳腺 X 线摄影图像的分类模型，可对乳腺致密程度进行四类自动分级，用于乳腺癌风险评估与筛查辅助。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「乳腺 X 线密度分类模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【医学图像分类模板（classification_template）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   提供医学图像分类任务的 MONAI Bundle 模板，含数据加载、训练与推理配置，可对自定义二维或三维分类任务快速定制。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「医学图像分类模板」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【胸部 X 线潜扩散生成模型（cxr_image_synthesis_latent_diffusion_model）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于潜空间扩散模型的胸部 X 线生成工具，可对胸片进行合成与重建，为肺部疾病研究提供数据增强样本。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「胸部 X 线潜扩散生成模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【内窥镜体腔部位分类模型（endoscopic_inbody_classification）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   针对消化内镜图像的分类模型，可对镜检画面判断所处体腔部位，辅助内镜导航、检查记录与质量控制。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「内窥镜体腔部位分类模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【内窥镜手术器械分割模型（endoscopic_tool_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   针对腹腔镜与内镜视频帧的分割模型，可对画面中的手术器械进行像素级分割，用于器械识别与操作分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「内窥镜手术器械分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【内窥镜图像标注应用（endoscopy）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   MONAI Label 的内窥镜示例应用，提供交互式分割与分类工作流，可在内镜图像上开展器械与病变区域的半自动标注。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「内窥镜图像标注应用」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【肺结节 CT 检测模型（lung_nodule_ct_detection）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于胸部 CT 的三维目标检测模型，可对肺实质进行结节检测，输出结节位置与大小，用于肺癌早期筛查辅助。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「肺结节 CT 检测模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【MAISI 全人体 CT 生成模型（maisi_ct_generative）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于潜扩散的全人体 CT 图像生成模型，可对指定解剖条件生成高分辨率合成 CT 体积，用于数据增强与算法研发。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「MAISI 全人体 CT 生成模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【MedNIST 扩散生成模型（mednist_ddpm）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于去噪扩散概率模型的 MedNIST 图像生成模型，可对六类医学图像生成相似样本，用于教学与生成模型演示。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「MedNIST 扩散生成模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【MedNIST 对抗生成模型（mednist_gan）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于生成对抗网络的 MedNIST 图像生成模型，可对六类医学图像生成逼真样本，用于数据增强与生成模型研究。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「MedNIST 对抗生成模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【MedNIST 图像配准模型（mednist_reg）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 MedNIST 数据的图像配准模型，可对医学图像进行可变形配准并输出位移场，用于配准算法演示与教学。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「MedNIST 图像配准模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【脑部 MRI 影像处理模型（mindgrab）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   MONAI Bundle 形式的脑部神经影像模型，可对脑部 MRI 进行预处理与结构分析，服务于下游分割、配准等任务。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「脑部 MRI 影像处理模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【脑部 MRI 结构映射模型（mindmap）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   MONAI Bundle 形式的脑部 MRI 分析模型，可对脑部影像进行结构映射与标记，输出可供三维展示的脑区结果。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「脑部 MRI 结构映射模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【Bundle 通用部署应用（monaibundle）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   MONAI Label 的通用 Bundle 应用，可加载任意 MONAI Bundle 模型对医学影像进行自动分割与标注，便于集成。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「Bundle 通用部署应用」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【腹部多器官 CT 分割模型（multi_organ_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于腹部 CT 的多器官分割模型，可对肝脏、脾脏、肾脏、胰腺等十余个腹部器官进行三维分割，用于器官量化。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「腹部多器官 CT 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【胰腺 CT 分割模型（pancreas_ct_dints_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 DiNTS 网络架构的胰腺 CT 分割模型，可对胰腺进行三维自动分割，输出胰腺轮廓，用于胰腺疾病分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「胰腺 CT 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【病理图像标注应用（pathology）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   MONAI Label 的病理图像示例应用，提供全切片图像的交互式分割与标注工作流，可对肿瘤与细胞核区域半自动标注。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「病理图像标注应用」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【病理细胞核分类模型（pathology_nuclei_classification）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   针对病理图像的分类模型，可对细胞核进行多类别识别与分类并输出核类型，用于肿瘤微环境与病理定量分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「病理细胞核分类模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【病理细胞核分割分类模型（pathology_nuclei_segmentation_classification）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   病理图像分析模型，可同时对细胞核进行实例分割与类别判定，输出核轮廓与类型标签，用于病理定量分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「病理细胞核分割分类模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【病理 NuClick 交互标注模型（pathology_nuclick_annotation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 NuClick 方法的病理图像交互式分割模型，可借助点击提示对细胞核等目标快速生成分割掩膜，用于高效标注。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「病理 NuClick 交互标注模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【病理肿瘤检测模型（pathology_tumor_detection）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   针对病理全切片图像的检测模型，可对肿瘤区域进行定位与识别并输出肿瘤范围，用于辅助病理诊断与分级。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「病理肿瘤检测模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【儿科腹部 CT 分割模型（pediatric_abdominal_ct_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   针对儿童腹部 CT 的器官分割模型，可对小儿腹部多个器官进行三维分割，用于儿科疾病评估与器官量化分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「儿科腹部 CT 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【前列腺 MRI 解剖分割模型（prostate_mri_anatomy）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于前列腺多参数 MRI 的分割模型，可对前列腺、膀胱、直肠等盆腔解剖结构自动分割，用于前列腺癌评估。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「前列腺 MRI 解剖分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【放射影像标注应用（radiology）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   MONAI Label 的放射影像示例应用，支持 CT 与 MRI 的交互式分割与标注工作流，可对肝脏、脾脏等器官半自动标注。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「放射影像标注应用」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【MONAI Label 说明文档（README.md）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   MONAI Label 项目的说明文档条目，介绍示例应用与 Bundle 的组织方式、部署与使用方法，供查阅与集成参考。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「MONAI Label 说明文档」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【肾脏结构增强 CT 分割模型（renalStructures_CECT_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于增强期腹部 CT 的肾脏分割模型，可对肾脏及肾内结构进行三维分割，用于肾功能评估与肿瘤分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「肾脏结构增强 CT 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【肾脏结构非增强 CT 分割模型（renalStructures_UNEST_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 UNEST 网络的非增强 CT 肾脏分割模型，可对无造影剂 CT 的肾脏结构三维分割，降低造影剂依赖。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「肾脏结构非增强 CT 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【视网膜 OCT 高反射点分割模型（retinalOCT_RPD_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于视网膜 OCT 图像的分割模型，可对视网膜内高反射点等病灶区域进行分割，用于眼底疾病评估与随访。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「视网膜 OCT 高反射点分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
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   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【医学图像分割模板（segmentation_template）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   提供医学图像分割任务的 MONAI Bundle 模板，含数据加载、训练与推理配置，可对自定义二维或三维分割任务快速定制。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「医学图像分割模板」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【3D Slicer MONAI 可视化扩展（SlicerMONAIViz）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   3D Slicer 的 MONAI 可视化扩展，可在 Slicer 中调用 Bundle 模型推理并对分割结果做三维可视化与交互分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/SlicerMONAIViz
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「3D Slicer MONAI 可视化扩展」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/SlicerMONAIViz
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【脾脏 CT 分割模型（spleen_ct_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于腹部 CT 的脾脏分割模型，可对脾脏进行三维自动分割，输出脾脏轮廓与体积，用于脾脏疾病与体积评估。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「脾脏 CT 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【脾脏 DeepEdit 交互分割模型（spleen_deepedit_annotation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 DeepEdit 的脾脏 CT 交互式分割模型，可结合点击提示对脾脏进行快速分割，用于人工辅助的高效标注。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「脾脏 DeepEdit 交互分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【腹部多器官 Swin UNETR 分割模型（swin_unetr_btcv_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 Swin UNETR 的腹部 CT 分割模型，可对 BTCV 数据集的多类腹部器官进行三维分割，输出多器官标签。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「腹部多器官 Swin UNETR 分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【心脏瓣膜关键点检测模型（valve_landmarks）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于心脏影像的瓣膜关键点检测模型，可对主动脉瓣等瓣膜结构进行关键点定位，用于瓣膜形态测量与手术规划。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「心脏瓣膜关键点检测模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【心室短轴三标签分割模型（ventricular_short_axis_3label）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于心脏 MRI 短轴切面的分割模型，可对左心室、右心室与心肌三类结构进行分割，用于心功能量化分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「心室短轴三标签分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【VISTA 2D 通用交互分割模型（vista2d）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 VISTA 的二维交互式通用分割模型，可对多种医学影像的任意目标进行提示式分割，用于快速标注与迁移。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「VISTA 2D 通用交互分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/MONAILabel
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【VISTA 3D 通用交互分割模型（vista3d）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于 VISTA 的三维交互式通用分割模型，可对 CT 与 MRI 体数据的多类解剖结构进行提示式分割，用于通用标注。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「VISTA 3D 通用交互分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【全身 CT 多器官分割模型（wholeBody_ct_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于全身 CT 的多器官分割模型，可对全身多个器官与骨骼进行三维分割，用于全身器官量化与体成分分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「全身 CT 多器官分割模型」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

【全脑多结构大模型分割（wholeBrainSeg_Large_UNEST_segmentation）安装教程】—— MONAI

■ 前置条件
   · 已安装 Python 3.9 及以上；跑深度学习模型建议 NVIDIA 显卡 + CUDA。
   · MONAI Bundle 需要先装 MONAI：pip install "monai[all]"

■ 本扩展是什么
   基于大模型 UNEST 的全脑 MRI 分割模型，可对脑部百余个解剖结构进行三维分割，用于神经影像定量分析。

■ 文件说明
   · 本目录共 1 个文件：压缩包（.zip）。
   · .zip 是本模型包（MONAI Bundle）或示例应用包，不要双击运行，按下面步骤使用。

■ 安装步骤（MONAI Bundle 模型包）
   1. 解压本目录的 .zip 到独立文件夹（里面是 configs/ 与 docs/）。
   2. 进目录先看 docs/README.md，了解输入输出要求。
   3. 大权重文件不在压缩包里，按 README 或 scripts/download_*.sh 下载。
   4. 跑推理：python -m monai.bundle run --config_file configs/inference.json --meta_file configs/metadata.json
   5. 训练：把 config_file 换成 configs/train.json。

■ 安装步骤（MONAI Label 示例应用）
   1. 先装 MONAI Label：pip install monailabel
   2. 把解压出来的应用目录放到任意位置，例如 D:/monai/apps/。
   3. 启动：monailabel start_server --app D:/monai/apps/应用名 --studies 影像目录
   4. 打开 3D Slicer → MONAI Label 面板 → 连接 http://127.0.0.1:8000 即可标注。

■ 安装步骤（3D Slicer 扩展 SlicerMONAIViz）
   · 3D Slicer → View → Extension Manager → 搜索 MONAIViz → Install。

■ 验证是否装好
   · Bundle：命令行出现推理日志并生成结果文件。
   · MONAI Label：浏览器打开 http://127.0.0.1:8000 能看到接口页与已加载应用。

■ 常见问题
   · 报缺依赖：pip install "monai[all]"，或按 docs 里的 requirements 补装。
   · 显存不够：把 configs 里的 batch_size 调小，或用 CPU 配置跑小数据。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   官方开源发布（Apache-2.0），仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。

■ 验证是否装好
   · 重启软件后在插件/扩展列表里能看到「全脑多结构大模型分割」，即为成功。
   · 若列表里没有，先看软件的日志（一般在 帮助 → 显示日志）里有没有该插件的报错。

■ 常见问题
   · 提示版本不兼容：本店提供的插件版本与软件版本有对应关系，升级软件后如报错请把软件版本发客服换包。
   · 装完没反应：确认放对了目录、且改名后没有多余的后缀（如 .txt）。
   · 与已有插件冲突：先在插件列表里停用同名插件再试。

■ 来源与版权
   https://github.com/Project-MONAI/model-zoo
   开源/免费发布，仅作学习研究用途；本教程由本店整理，请勿转载。