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NVIDIA宣布推出適用于醫(yī)學(xué)影像的遷移學(xué)習(xí)工具包和AI輔助注釋SDK

日期:2019-02-28   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:NVIDIA宣布推出適用于醫(yī)學(xué)影像的遷移學(xué)習(xí)工具包和AI輔助注釋SDK 美國芝加哥RSNA2018年11月28日基于深度學(xué)習(xí)的注釋和分割可以大幅加快模型開發(fā)和醫(yī)學(xué)影像分析的速度。然而,從零開始開發(fā)高性能且精確的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常具有挑戰(zhàn)性,而且很耗費(fèi)時(shí)間。所需數(shù)……

NVIDIA宣布推出適用于醫(yī)學(xué)影像的遷移學(xué)習(xí)工具包和AI輔助注釋SDK

美國芝加哥RSNA2018年11月28日基于深度學(xué)習(xí)的注釋和分割可以大幅加快模型開發(fā)和醫(yī)學(xué)影像分析的速度。然而,從零開始開發(fā)高性能且精確的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常具有挑戰(zhàn)性,而且很耗費(fèi)時(shí)間。所需數(shù)據(jù)集的成本和質(zhì)量往往是開發(fā)者要面對的兩大主要障礙。為幫助加快醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的創(chuàng)新,NVIDIA宣布推出適用于醫(yī)學(xué)影像的遷移學(xué)習(xí)工具包和AI輔助注釋SDK。

NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包

通過NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包(TLT),醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序開發(fā)者可以利用NVIDIA預(yù)訓(xùn)練模型,展開簡單易用的訓(xùn)練工作流程,進(jìn)而利用自己的數(shù)據(jù)集微調(diào)并重新訓(xùn)練模型。

TLT是一個(gè)Python軟件包,其中每個(gè)模型都在NVIDIAPascal、Volta和TuringGPU上進(jìn)行優(yōu)化和訓(xùn)練,以達(dá)到更高精確度。

在2018年MICCAI上,NVIDIA憑借使用自動編碼器正則化方法進(jìn)行的3D核磁共振成像(MRI)腦部腫瘤分割,獲得了BrATS挑戰(zhàn)賽第一名。作為醫(yī)學(xué)影像軟件TLT的一部分,NVIDIA在首個(gè)公開發(fā)布版本中提供此預(yù)訓(xùn)練模型。對多模態(tài)MR數(shù)據(jù)和3-D胰腺進(jìn)行3-D腦部腫瘤分割以及對門靜脈期CT數(shù)據(jù)進(jìn)行腫瘤分割是在公共數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的部分模型,這些數(shù)據(jù)集可以在工具包中輕松獲取。

使用NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包,開發(fā)者可以加快部署并減少構(gòu)建應(yīng)用程序所需的計(jì)算資源。利用此工具包,研究人員還可以將預(yù)訓(xùn)練模型擴(kuò)展到自己的工作中。通過簡單易用的API,開發(fā)者可以快速地調(diào)整并使用此技術(shù)。

使用TLT工作流程的模型也可以輕松部署至Clara平臺中以進(jìn)行推理。

TLT將可用于NVIDIATesla和DGX產(chǎn)品。

NVIDIAAI輔助注釋

當(dāng)涉及治療和診斷時(shí),放射科醫(yī)生最終需要花費(fèi)數(shù)小時(shí)仔細(xì)檢查一張患者的3D圖像。這是一個(gè)枯燥乏味的過程,機(jī)器人維修,放射科醫(yī)生必須逐個(gè)切片查看CT或MRI掃描圖像,手工繪制、注釋和修正他們關(guān)注的器官或異常情況。然后對特定的器官或異常情況的所有3D圖像切片重復(fù)這一步驟。

NVIDIA的AI輔助注釋SDK能夠以10倍的速度大大加快此過程,并有助于更快地發(fā)現(xiàn)異常情況。這是通過使應(yīng)用程序開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家將AI輔助注釋SDK集成至他們現(xiàn)有的應(yīng)用程序中,將AI輔助工作流程用于放射線照相來實(shí)現(xiàn)的。

AI輔助注釋SDK利用NVIDIA的遷移學(xué)習(xí)工具包不斷自我學(xué)習(xí),所以每個(gè)添加注釋的新圖像都可以用作訓(xùn)練數(shù)據(jù),進(jìn)一步提高所提供的預(yù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的精確度。

我們可以獲得NVIDIA的AI輔助注釋技術(shù),并在幾天的時(shí)間內(nèi)將其集成至我們的圖像瀏覽器,機(jī)器人維修,MGH&BWHCenterforClinicalDataScience的執(zhí)行董事MarkMichalski說。我們目前需要注釋大量的圖像–有時(shí)一天大約一千張或更多,所以任何有助于自動執(zhí)行此過程的技術(shù)都可能極大地減少注釋時(shí)間和成本。我們非常激動可以利用AI輔助工作流程并與NVIDIA共同解決這些至關(guān)重要的醫(yī)學(xué)影像問題。

如果您想要詳細(xì)了解NVIDIA的AI輔助注釋SDK以及如何將其集成至您的個(gè)人應(yīng)用,以在醫(yī)學(xué)影像中使用AI輔助工作流程,請?jiān)诖颂幾浴?/p>

整個(gè)放射科都需要參與進(jìn)來,從而在研究和臨床環(huán)境下成功地實(shí)施AI,NVIDIA醫(yī)療保健部門主管AbdulHamidHalabi說。這款注釋SDK可以使放射科在其現(xiàn)有的工作流程中輕松釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。利用遷移學(xué)習(xí)工具包,放射科醫(yī)生可以對現(xiàn)有的所有AI應(yīng)用程序進(jìn)行調(diào)整,使之適合自己的病人。

關(guān)于NVIDIA

NVIDIA(納斯達(dá)克股票代碼:NVDA)在1999年發(fā)明的GPU激發(fā)了PC游戲市場的增長,重新定義了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)顯卡,并且對并行計(jì)算進(jìn)行了革新。最近,通過將GPU作為可以感知和理解世界的計(jì)算機(jī)、機(jī)器人乃至自動駕駛汽車的大腦,GPU深度學(xué)習(xí)再度點(diǎn)燃了全新的計(jì)算時(shí)代現(xiàn)代人工智能。

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