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為醫療映射製作啟用大規模深度學習

Summary: HPC, 高效能運算, HPC 和人工智慧創新實驗室, NIVIDIA Clara Toolkit, 人工智慧, 醫學影像

This article applies to This article does not apply to This article is not tied to any specific product. Not all product versions are identified in this article.

Symptoms

文章作者:Dell 團隊的 John Lockman 和 Rakshith Vasudev 於 2019 年 7 月在 Dell EMC HPC 與人工智慧創新實驗室

Cause

為醫療映射製作啟用大規模深度學習

Resolution

描述行: 

全新 NVIDIA Clara AI 工具組可讓開發人員建立和部署醫學影像應用程式,以建立智慧儀器和自動化醫療照護工作流程。

在當今的醫院中,由於CT掃描,MRI掃描和診斷過程中使用的其他成像的使用日益增加,醫療成像技術人員正在競相跟上工作量。在大型醫院系統中,相對較少的技術人員現在可能會在一天內受到數百甚至數千次掃描。為了跟上工作量,這些過度勞累的技術人員需要工具來協助分析複雜圖像、識別難以檢測的異常和找出疾病指標。

醫療機構越來越多地尋求人工智慧來滿足這些需求。借助深度學習技術,現在可以訓練人工智慧系統充當數位助理,承擔醫學成像工作流程帶來的一些繁重工作。這不是要使用人工智慧來取代訓練有素的專業人員。這是關於使用人工智慧來簡化工作流程,提高效率並幫助遊行隊伍確定需要他們立即關注的案例。醫院 IT 需要制定策略,讓其基礎結構具備 AI 技術。NVIDIA 與美國放射學會合作,讓數千名放射科醫師得以在數千家醫院的龐大網路中,使用自己的資料,在自己的設施中建立和使用 AI。

NVIDIA Clara AI 是其中人工智慧導向的工具集之一,可為混合式 (內嵌、內部部署或雲端) 運算環境開發醫學影像應用程式。藉由 NVIDIA Clara 人工智慧功能,醫院可以建立智慧儀器和自動化醫療工作流程。

Clara AI 工具組

為了協助組織將 Clara AI 投入使用,NVIDIA 提供了 Clara Deploy SDK。此 Helm 套裝軟體開發套件包含一系列 NVIDIA GPU 雲端 (NGC) 容器 ,可互相配合運作,在 Kubernetes 中提供端對端醫療影像處理工作流程。NGC 容器映像針對 NGC Ready GPU 加速系統最佳化,例如 Dell EMC PowerEdge™ C4140 和 Dell EMC PowerEdge™ R740xd。

Clara AI 容器包括用於計算、圖形和 AI 的 GPU 加速庫;圖像處理和渲染的範例應用程式;以及 CT、MRI 和超聲數據的計算工作流程。這些功能利用 Docker 和 Kubernetes 來協調醫療影像工作流程,並連接到 PACS(圖片歸檔和通信系統)或擴展醫療器械應用程式。

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圖 1.Clara AI 工具組架構

Clara AI 工具組降低了在醫學成像工作流程中採用 AI 的門檻。Clara AI Deploy SDK 包括:

  • DICOM 適配器數據引入介面,用於與醫院 PAC 系統通信
  • 用於編排和管理工作流部署和開發資源的核心服務
  • 參考 AI 應用程式,可按原樣與使用者定義資料一起使用,或使用使用者定義的 AI 演算法進行修改
  • 監控進度和檢視結果的視覺化功能

工具組的伺服器平臺

對於希望從 NVIDIA Clara AI 中獲利的組織,Dell EMC 提供強大的 GPU 加速伺服器平台,可支援 Clara AI 工具組,包括 Dell EMC PowerEdge™ R740xd 機架式伺服器和 Dell EMC PowerEdge™ C4140 機架式伺服器。

PowerEdge R740xd 伺服器可兼顧儲存裝置擴充能力及效能。這款 2U 雙插槽平台支援 NVMe 磁碟機和 NVIDIA GPU,可隨時滿足 Clara AI 和醫療影像工作負載的需求。而 PowerEdge C4140 伺服器則是加速器最佳化的 1U 機架式伺服器,專為資源需求量最大的工作負荷而設計。這款超高密度雙插槽伺服器支援四個 GPU,可因應認知工作負載的挑戰,包括 AI、機器學習和深度學習。

在 Dell EMC 的 HPC 和 AI 創新實驗室中,我們在執行 Red Hat Enterprise Linux 的 GPU 加速伺服器上使用 Clara AI Toolkit,結合 CT 器官分割和 CT 肝臟分割。對於這些測試,我們從NIH癌症圖像檔案 https://www.cancerimagingarchive.net/ 收集了腹部CT掃描數據,一系列2D醫學圖像。我們使用 Clara AI 工具包中的工具執行一個工作流程,該工作流程首先轉換 DICOM 系列以供攝取,並從 CT 掃描(器官分割)中識別單個器官。

接下來,工作流程可以使用這些分割的器官作為輸入來識別任何異常。完成分析后,系統將創建一個MetaIO註釋的3D體積渲染,可以在Clara Render Server和DICOM檔中查看,該檔可以與ORTHANC或Oviyam2等醫學圖像查看器並排比較。Clara AI 工具包中包含的工具為希望利用 AI 強大功能的醫學成像環境提供了快速啟動。
 

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圖 2:Oviyam2 檢視器並排展示 Clara AI 處理與原始 CT 掃描的並排視圖

工作中的 Clara AI

據 NVIDIA 稱,雖然 Clara AI 是一項相對較新的產品,但它於 3 月推出,並於 6 月全面上市,該平臺已經在一些主要醫療機構中使用,包括俄亥俄州立大學、國立衛生研究院和加州大學三藩市分校。

美國國立衛生研究院臨床中心和 NVIDIA 科學家使用 Clara AI 開發了一種域泛化方法,用於在 MRI 上將前列腺與周圍組織分割。NVIDIA的一篇博客指出,當地語系化模型“實現了與放射科醫生相似的性能,並且優於基於同一領域的數據進行訓練和評估的其他最先進的演演演算法。

正如這些早期採用者所展示的那樣,NVIDIA Clara AI 是一個平臺,可以為希望利用 AI 實現醫學造影大規模深度學習的組織帶來大量價值。
 

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圖 3:克拉拉人工智慧工具包發現的分段肝臟疾病

若要深入瞭解

若要深入瞭解 NVIDIA Clara 的功能,請造訪以下連結:

 

 

Affected Products

High Performance Computing Solution Resources, Poweredge C4140, PowerEdge R740XD
Article Properties
Article Number: 000136597
Article Type: Solution
Last Modified: 29 Mar 2024
Version:  5
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