Skip to main content
  • Place orders quickly and easily
  • View orders and track your shipping status
  • Create and access a list of your products
  • Manage your Dell EMC sites, products, and product-level contacts using Company Administration.

Забезпечення широкомасштабного глибокого навчання для медичної візуалізації

Summary: HPC, Високопродуктивні обчислення, Лабораторія інновацій HPC та AI, Інструментарій NIVIDIA Clara, Штучний інтелект, Медична візуалізація

This article may have been automatically translated. If you have any feedback regarding its quality, please let us know using the form at the bottom of this page.

Article Content


Symptoms

Стаття написана Джоном Локманом і Ракшитом Васудевим з Dell Team в Dell EMC HPC і AI Innovation Lab в липні 2019 року

Cause

Забезпечення широкомасштабного глибокого навчання для медичної візуалізації

Resolution

Рядок опису: 

Новий NVIDIA Clara AI Toolkit дозволяє розробникам створювати та розгортати програми медичної візуалізації для створення інтелектуальних інструментів та автоматизованих робочих процесів у сфері охорони здоров'я.

У сучасних лікарнях фахівці з медичної візуалізації намагаються йти в ногу з робочим навантаженням, пов'язаним зі зростаючим використанням комп'ютерної томографії, МРТ та інших методів візуалізації, що використовуються в діагностичних процесах. У великій лікарняній системі відносно невелика кількість техніків може бути оброблена сотнями або навіть тисячами сканувань за один день. Щоб не відставати від обсягу, цим перевантаженим технікам потрібні інструменти, які допоможуть у процесі аналізу складних зображень, виявлення відхилень, які важко виявити, і виявлення індикаторів захворювань.

Все частіше медичні установи звертаються до штучного інтелекту для задоволення цих потреб. Завдяки технологіям глибокого навчання системи штучного інтелекту тепер можна навчити служити цифровими помічниками, які беруть на себе частину важкої роботи, пов'язаної з робочими процесами медичної візуалізації. Мова не йде про використання штучного інтелекту для заміни навчених фахівців. Йдеться про використання штучного інтелекту для оптимізації робочих процесів, підвищення ефективності та допомоги процесіонерам у виявленні випадків, які потребують їхньої негайної уваги. ІТ-спеціалісти лікарень повинні розробити стратегію, щоб зробити свою інфраструктуру готовою до штучного інтелекту. NVIDIA та Американський коледж радіології об'єдналися, щоб дозволити тисячам радіологів створювати та використовувати штучний інтелект у своїх власних установах із власними даними у величезній мережі з тисяч лікарень.

Одним із таких наборів інструментів на основі штучного інтелекту є NVIDIA Clara AI, відкрита, масштабована обчислювальна платформа, яка дозволяє розробляти програми медичної візуалізації для гібридних (вбудованих, локальних або хмарних) обчислювальних середовищ. Завдяки можливостям NVIDIA Clara AI лікарні можуть створювати інтелектуальні інструменти та автоматизувати робочі процеси у сфері охорони здоров'я.

Інструментарій штучного інтелекту Clara

Щоб допомогти організаціям впровадити Clara AI в роботу, NVIDIA пропонує Clara Deploy SDK. Цей комплект для розробки програмного забезпечення Helm містить колекцію контейнерів NVIDIA GPU Cloud (NGC), які працюють разом, щоб забезпечити наскрізний робочий процес обробки медичних зображень у Kubernetes. Образи контейнерів NGC оптимізовано для систем прискорення графічного процесора NGC Ready, таких як Dell EMC PowerEdge™ C4140 і Dell EMC PowerEdge™ R740xd.

Контейнери Clara AI включають бібліотеки з прискоренням графічного процесора для обчислень, графіки та штучного інтелекту; приклади додатків для обробки та рендерингу зображень; а також обчислювальні робочі процеси для даних КТ, МРТ та УЗД. Ці функції використовують Docker і Kubernetes для організації робочих процесів медичних зображень і підключення до PACS (систем архівування зображень і зв'язку) або масштабування додатків медичних інструментів.
 
SLN317882_en_US__1c1
Малюнок 1. Архітектура Clara AI Toolkit

Clara AI Toolkit знижує бар'єри для впровадження штучного інтелекту в робочі процеси медичної візуалізації. Clara AI Deploy SDK включає:

  • Інтерфейс прийому даних адаптера DICOM для зв'язку з лікарняною системою PACs
  • Основні послуги для організації та керування ресурсами для розгортання та розробки робочих процесів
  • Еталонні програми штучного інтелекту, які можна використовувати як є з даними, визначеними користувачем, або можуть бути модифіковані за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, визначених користувачем
  • Можливості візуалізації для моніторингу прогресу та перегляду результатів

Серверні платформи для Інструментарію

Для організацій, які бажають отримати вигоду від NVIDIA Clara AI, Dell EMC надає надійні серверні платформи з прискоренням графічного процесора, які підтримують Clara AI Toolkit — стійковий сервер Dell EMC PowerEdge™ R740xd і стійковий сервер Dell EMC PowerEdge™ C4140.

Сервер PowerEdge R740xd забезпечує баланс масштабованості та продуктивності сховища. Завдяки підтримці накопичувачів NVMe та графічних процесорів Nvidia, ця двосокетна платформа 2U готова до вимог Clara AI та робочих навантажень медичної візуалізації. Сервер PowerEdge C4140, у свою чергу, є оптимізованим для прискорювача стійковим сервером 1U, призначеним для більшості вимогливих робочих навантажень. Завдяки підтримці чотирьох графічних процесорів цей надщільний сервер із двома сокетами створений для викликів когнітивних робочих навантажень, включаючи штучний інтелект, машинне навчання та глибоке навчання.

У лабораторії інновацій HPC та штучного інтелекту в Dell EMC ми використовували Clara AI Toolkit із сегментацією органів КТ та сегментацією печінки КТ на наших серверах, прискорених графічним процесором, під керуванням Red Hat Enterprise Linux. Для цих тестів ми зібрали дані комп'ютерної томографії черевної порожнини, серію 2D-медичних зображень, з архіву зображень раку NIH https://www.cancerimagingarchive.net/. Ми використовували інструменти Clara AI Toolkit для виконання робочого процесу, який спочатку перетворює серію DICOM для прийому всередину та ідентифікує окремі органи за результатами комп'ютерної томографії (сегментації органів).

Далі робочий процес може використовувати ці сегментовані органи як вхідні дані для виявлення будь-яких відхилень. Після завершення аналізу система створює як анотований 3D-рендер об'єму MetaIO, який можна переглядати у файлах Clara Render Server, так і у файлах DICOM, які можна порівнювати пліч-о-пліч із засобами перегляду медичних зображень, такими як ORTHANC або Oviyam2. Інструменти, включені в Clara AI Toolkit, забезпечують поштовх для використання в медичних середовищах візуалізації, які прагнуть отримати вигоду з можливостей штучного інтелекту.
 

SLN317882_en_US__2c2
 
Малюнок 2: Переглядач Oviyam2 демонструє вид Clara AI Processing проти оригінальної комп'ютерної томографії

Клара ШІ на роботі

Хоча Clara AI є відносно новою пропозицією, вона була запущена в березні, із загальною доступністю в червні, платформа вже використовується в деяких великих медичних установах, включаючи Університет штату Огайо, Національний інститут охорони здоров'я та Каліфорнійський університет у Сан-Франциско, повідомляє NVIDIA.

Клінічний центр Національного інституту охорони здоров'я та вчені NVIDIA використовували Clara AI для розробки методу узагальнення домену для сегментації передміхурової залози від навколишніх тканин на МРТ. У блозі NVIDIA зазначається, що локалізована модель «досягла продуктивності, подібної до продуктивності радіолога, і перевершила інші найсучасніші алгоритми, які були навчені та оцінені на даних з тієї ж області».

Як показують ці перші послідовники, NVIDIA Clara AI — це платформа, яка потенційно може принести велику цінність організаціям, які прагнуть отримати вигоду від штучного інтелекту для забезпечення великомасштабного глибокого навчання для медичної візуалізації.
 

SLN317882_en_US__3c3
 
Малюнок 3: Недуги на сегментованій печінці, виявлені Clara AI Toolkit

Дізнатися більше

Для більш детального ознайомлення з можливостями NVIDIA Clara перейдіть за наступними посиланнями:

 

 

Article Properties


Affected Product

High Performance Computing Solution Resources, Poweredge C4140, PowerEdge R740XD

Last Published Date

29 Mar 2024

Version

5

Article Type

Solution