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.

Laajan syväoppimisen ottaminen käyttöön lääkinnällisessä kuvannuksessa

Summary: HPC, suurteholaskenta, HPC ja AI Innovation Lab, NIVIDIA Clara Toolkit, tekoäly, lääketieteellinen kuvantaminen

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

Artikkelin kirjoittaneet John Lockman ja Rakshith Vasudev Dell-tiimistä Dell EMC:n HPC- ja tekoälyinnovaatiolaboratoriossa heinäkuussa 2019

Cause

Laajan syväoppimisen ottaminen käyttöön lääkinnällisessä kuvannuksessa

Resolution

Kuvausrivi: 

Uuden NVIDIA Clara AI Toolkit -työkalun avulla kehittäjät voivat rakentaa ja ottaa käyttöön lääketieteellisiä kuvantamissovelluksia, joilla voidaan luoda älykkäitä instrumentteja ja automatisoituja terveydenhuollon työnkulkuja.

Nykypäivän sairaaloissa lääketieteelliset kuvantamisteknikot kilpailevat pysyäkseen mukana työmäärässä, joka johtuu CT-skannausten, MRI-skannausten ja muiden diagnostisissa prosesseissa käytettävien kuvantamisten kasvavasta käytöstä. Suuressa sairaalajärjestelmässä suhteellisen pieni määrä teknikkoja saattaa nyt joutua satojen tai jopa tuhansien skannausten kohteeksi yhden päivän aikana. Pysyäkseen volyymin tasalla nämä ylityöllistetyt teknikot tarvitsevat työkaluja, jotka auttavat monimutkaisten kuvien analysoinnissa, vaikeasti havaittavien poikkeavuuksien tunnistamisessa ja sairauden indikaattoreiden havaitsemisessa.

Lääketieteelliset laitokset odottavat yhä enemmän tekoälyä vastaamaan näihin tarpeisiin. Syväoppimistekniikoiden avulla tekoälyjärjestelmät voidaan nyt kouluttaa toimimaan digitaalisina avustajina, jotka ottavat vastaan osan lääketieteellisen kuvantamisen työnkulkujen raskaasta työstä. Kyse ei ole tekoälyn käyttämisestä koulutettujen ammattilaisten korvaamiseen. Kyse on tekoälyn käyttämisestä työnkulkujen virtaviivaistamiseen, tehokkuuden lisäämiseen ja kulkueiden auttamiseen tunnistamaan tapaukset, jotka vaativat välitöntä huomiota. Sairaaloiden IT-osaston on laadittava strategioita, jotta infrastruktuuri olisi tekoälyvalmis. NVIDIA ja American College of Radiology ovat tehneet yhteistyötä, jotta tuhannet radiologit voivat luoda ja käyttää tekoälyä omissa tiloissaan omien tietojensa avulla tuhansien sairaaloiden laajassa verkostossa.

Yksi näistä tekoälypohjaisista työkaluista on NVIDIA Clara AI, avoin, skaalautuva tietojenkäsittelyalusta, joka mahdollistaa lääketieteellisten kuvantamissovellusten kehittämisen hybridi-ympäristöihin (sulautetut, paikalliset tai pilvi) tietojenkäsittely-ympäristöihin. NVIDIA Clara AI -ohjelmiston avulla sairaalat voivat luoda älykkäitä instrumentteja ja automatisoituja terveydenhuollon työnkulkuja.

Clara AI -työkalupakki

NVIDIA auttaa organisaatioita hyödyntämään Clara AI:tä tarjoamalla Clara Deploy SDK:n. Tämä Helmiin pakattu ohjelmistokehityspaketti sisältää kokoelman NVIDIA GPU Cloud (NGC) - säilöjä , jotka yhdessä tarjoavat kattavan lääketieteellisen kuvankäsittelyn työnkulun Kubernetesissa. NGC-säilöjen näköistiedostot on optimoitu NGC Ready GPU -kiihdytettyjä järjestelmiä, kuten Dell EMC PowerEdge™ C4140 ja Dell EMC PowerEdge™ R740xd, varten.

Clara AI -säilöt sisältävät GPU-kiihdytettyjä kirjastoja laskentaan, grafiikkaan ja tekoälyyn; esimerkkisovellukset kuvankäsittelyyn ja renderointiin; ja laskennalliset työnkulut CT-, MRI- ja ultraäänitiedoille. Nämä ominaisuudet hyödyntävät Dockeria ja Kubernetesia lääketieteellisten kuvien työnkulkujen järjestämiseen ja yhteyden muodostamiseen PACS-järjestelmiin (kuvien arkistointi- ja viestintäjärjestelmiin) tai lääketieteellisten instrumenttien sovellusten skaalaamiseen.
 
SLN317882_en_US__1c1
Kuva 1. Clara AI Toolkit -arkkitehtuuri

Clara AI Toolkit madaltaa tekoälyn käyttöönoton esteitä lääketieteellisen kuvantamisen työnkuluissa. Clara AI Deploy SDK sisältää:

  • DICOM-sovittimen tiedonsiirtorajapinta kommunikoimaan sairaalan PAC-järjestelmän kanssa
  • Ydinpalvelut työnkulun käyttöönoton ja kehittämisen resurssien orkestrointiin ja hallintaan
  • Viittaa AI-sovelluksiin, joita voidaan käyttää sellaisenaan käyttäjän määrittämien tietojen kanssa tai joita voidaan muokata käyttäjän määrittämillä tekoälyalgoritmeilla
  • Visualisointiominaisuudet edistymisen seuraamiseksi ja tulosten tarkastelemiseksi

Toolkitin palvelinalustat

Organisaatioille, jotka haluavat hyödyntää NVIDIA Clara AI:tä, Dell EMC tarjoaa vankat, GPU-kiihdytetyt palvelinalustat, jotka tukevat Clara AI Toolkitiä – Dell EMC PowerEdge™ R740xd -kehikkopalvelinta ja Dell EMC PowerEdge™ C4140 -kehikkopalvelinta.

PowerEdge R740xd -palvelin tarjoaa tasapainon tallennuksen, skaalautuvuuden ja suorituskyvyn välillä. NVMe-asemia ja Nvidia-näytönohjaimia tukeva kaksikantainen 2U-alusta on valmis Claran tekoälyn ja lääketieteellisen kuvantamisen työkuormien vaatimuksiin. PowerEdge C4140 on puolestaan kiihdytinoptimoitu 1U-kehikkopalvelin, joka on suunniteltu vaativimpia työkuormia varten. Neljää grafiikkasuoritinta tukeva erittäin tiheä kaksikantainen palvelin on suunniteltu vastaamaan kognitiivisten kuormitusten, kuten tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen, haasteisiin.

Dell EMC:n HPC- ja tekoälyinnovaatiolaboratoriossa käytimme Clara AI Toolkitiä elinten CT-segmentoinnin ja maksan CT-segmentoinnin kanssa grafiikkasuoritinkiihdytetyissä palvelimissamme, joissa on Red Hat Enterprise Linux. Näitä testejä varten keräsimme vatsan CT-skannaustietoja, sarjan 2D-lääketieteellisiä kuvia, NIH Cancer Image Archive https://www.cancerimagingarchive.net/: stä. Käytimme Clara AI Toolkitin työkaluja suorittaaksemme työnkulun, joka muuntaa ensin DICOM-sarjan nieltäväksi ja tunnistaa yksittäiset elimet CT-skannauksesta (elinten segmentointi).

Seuraavaksi työnkulku voi käyttää näitä segmentoituja elimiä syötteenä mahdollisten poikkeavuuksien tunnistamiseksi. Kun analyysi on valmis, järjestelmä luo sekä MetaIO-merkityn 3D-äänenvoimakkuuden renderöinnin, jota voidaan tarkastella Clara Render Server -palvelimessa, että DICOM-tiedostoja, joita voidaan verrata vierekkäin lääketieteellisten kuvankatseluohjelmien, kuten ORTHANC: n tai Oviyam2: n, kanssa. Clara AI Toolkitin sisältämät työkalut tarjoavat varaslähdön käytettäväksi lääketieteellisissä kuvantamisympäristöissä, jotka haluavat hyödyntää tekoälyn tehoa.
 

SLN317882_en_US__2c2
 
Kuva 2: Oviyam2-katseluohjelma, jossa näkyy vierekkäin Clara AI Processed vs Original CT Scan

Clara AI työssään

Vaikka Clara AI on suhteellisen uusi tarjous, se lanseerattiin maaliskuussa, ja se on yleisesti saatavilla kesäkuussa, alusta on jo käytössä joissakin suurissa lääketieteellisissä laitoksissa, kuten Ohion osavaltion yliopistossa, kansallisissa terveyslaitoksissa ja Kalifornian yliopistossa San Franciscossa NVIDIA: n mukaan.

National Institutes of Health Clinical Center ja NVIDIA: n tutkijat käyttivät Clara AI: tä kehittääkseen verkkotunnuksen yleistysmenetelmän eturauhasen segmentoimiseksi ympäröivästä kudoksesta MRI: ssä. NVIDIA-blogissa todetaan, että lokalisoitu malli "saavutti samanlaisen suorituskyvyn kuin radiologi ja ylitti muut huipputekniset algoritmit, jotka koulutettiin ja arvioitiin saman verkkotunnuksen tietojen perusteella".

Kuten nämä varhaiset käyttöönottajat ovat osoittaneet, NVIDIA Clara AI on alusta, joka voi tuoda paljon arvoa organisaatioille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyä laajamittaisen syväoppimisen mahdollistamiseksi lääketieteellisessä kuvantamisessa.
 

SLN317882_en_US__3c3
 
Kuva 3: Clara AI Toolkitin tunnistamat segmentoidun maksan sairaudet

Lisätietoja

Voit tutustua NVIDIA Claran ominaisuuksiin tarkemmin seuraavista linkeistä:

 

 

Article Properties


Affected Product

High Performance Computing Solution Resources, Poweredge C4140, PowerEdge R740XD

Last Published Date

29 Mar 2024

Version

5

Article Type

Solution