MONAIを使用したエンドツーエンドの3D脾臓セグメンテーションのコーディング実装（医用CTボリューム上のUNetを使用）

このチュートリアルでは、MONAIを使用してMedical Segmentation Decathlon Task09データセットで脾臓をセグメンテーションするエンドツーエンドの3D医用画像セグメンテーションパイプラインを構築します。CTボリュームデータの処理、医用画像変換（方向調整、ボクセル間隔正規化、輝度ウィンドウイング、前景クロッピング、パッチベースのサンプリング）を行い、3D UNetモデルを訓練して二値臓器セグメンテーションを実行します。混合精度訓練、DiceCE損失、スライディングウィンドウ推論、Diceベースの検証、定性可視化を採用し、生の医用ボリュームから完全な訓練-検証-可視化セグメンテーションシステムへと移行します。