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Abilitazione di deep learning su larga scala per l'imaging medicale (in inglese)
Summary: HPC, High Performance Computing, HPC and AI Innovation Lab, NIVIDIA Clara Toolkit, intelligenza artificiale, imaging medicale
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Articolo scritto da John Lockman e Rakshith Vasudev del team Dell presso il Dell EMC HPC and AI Innovation Lab nel mese di luglio 2019
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Abilitazione di deep learning su larga scala per l'imaging medicale (in inglese)
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Il nuovo toolkit AI NVIDIA Clara consente agli sviluppatori di creare e implementare applicazioni di imaging medicale per creare strumenti intelligenti e flussi di lavoro automatizzati per il settore sanitario.
Negli ospedali di oggi, i tecnici di imaging medicale fanno a gara per tenere il passo con i carichi di lavoro derivanti dal crescente utilizzo di scansioni TC, scansioni MRI e altre immagini utilizzate nei processi diagnostici. In un grande sistema ospedaliero, un numero relativamente piccolo di tecnici potrebbe ora essere colpito da centinaia o addirittura migliaia di scansioni in un solo giorno. Per tenere il passo con il volume, questi tecnici oberati di lavoro hanno bisogno di strumenti che lo assistano nel processo di analisi di immagini complesse, identificando anomalie difficili da rilevare e scoprendo indicatori di malattia.
Sempre più spesso, le istituzioni mediche guardano all'intelligenza artificiale per soddisfare queste esigenze. Grazie alle tecnologie di apprendimento approfondito, i sistemi di intelligenza artificiale possono ora essere addestrati per fungere da assistenti digitali che svolgono parte del lavoro pesante associato ai flussi di lavoro di imaging medicale. Non si tratta di utilizzare l'intelligenza artificiale per sostituire professionisti qualificati. Si tratta di utilizzare l'intelligenza artificiale per semplificare i flussi di lavoro, aumentare l'efficienza e aiutare i processionali a identificare i casi che richiedono la loro attenzione immediata. L'IT ospedaliero deve elaborare strategie per rendere l'infrastruttura predisposta per l'AI. NVIDIA e American College of Radiology hanno collaborato per consentire a migliaia di radiologi di creare e utilizzare l'AI nelle proprie strutture, con i propri dati, in una vasta rete di migliaia di ospedali.
Uno di questi set di strumenti basati sull'intelligenza artificiale è NVIDIA Clara AI, una piattaforma di elaborazione aperta e scalabile che consente lo sviluppo di applicazioni di imaging medicale per ambienti di elaborazione ibridi (integrati, on-premise o cloud). Grazie alle funzionalità di intelligenza artificiale di NVIDIA Clara, gli ospedali possono creare strumenti intelligenti e flussi di lavoro automatizzati per il settore sanitario.
Il toolkit AI di Clara
Per aiutare le organizzazioni a far funzionare l'AI di Clara, NVIDIA offre Clara Deploy SDK. Questo kit di sviluppo software fornito con Helm comprende una raccolta di container NVIDIA GPU Cloud (NGC) che lavorano insieme per fornire un flusso di lavoro di elaborazione delle immagini mediche end-to-end in Kubernetes. Le immagini dei container NGC sono ottimizzate per i sistemi accelerati con GPU NGC Ready, come Dell EMC PowerEdge™ C4140 e Dell EMC PowerEdge™ R740xd.
I contenitori Clara AI includono librerie con accelerazione GPU per l'elaborazione, la grafica e l'intelligenza artificiale; esempi di applicazioni per l'elaborazione e il rendering di immagini; e flussi di lavoro computazionali per dati di TC, RM ed ecografie. Queste funzionalità sfruttano Docker e Kubernetes per orchestrare i flussi di lavoro delle immagini medicali, connettersi ai PACS (sistemi di archiviazione e comunicazione delle immagini) o scalare le applicazioni degli strumenti medicali.
Figura 1. Architettura di Clara AI Toolkit
Clara AI Toolkit riduce gli ostacoli all'adozione dell'AI nei flussi di lavoro di imaging medicale. L'SDK di Clara AI Deploy include:
- Un'interfaccia di acquisizione dati dell'adattatore DICOM per comunicare con un sistema PAC ospedaliero
- Servizi core per l'orchestrazione e la gestione delle risorse per il deployment e lo sviluppo dei flussi di lavoro
- Applicazioni di AI di riferimento che possono essere utilizzate così come sono con i dati definiti dall'utente o modificabili con algoritmi di AI definiti dall'utente
- Funzionalità di visualizzazione per monitorare l'avanzamento e visualizzare i risultati
Piattaforme server per il toolkit
Per le organizzazioni che desiderano trarre il massimo vantaggio dall'intelligenza artificiale di NVIDIA Clara, Dell EMC fornisce solide piattaforme server accelerate da GPU che supportano Clara AI Toolkit: il server rack Dell EMC PowerEdge™ R740xd e il server rack Dell EMC PowerEdge™ C4140.
Il server PowerEdge R740xd offre equilibrio tra scalabilità e prestazioni dello storage. Con il supporto per unità NVMe e GPU NVIDIA, questa piattaforma 2U a due socket è pronta per le esigenze dei carichi di lavoro di AI e imaging medicale di Clara. Il server PowerEdge C4140, a sua volta, è un server rack 1U ottimizzato per l'acceleratore progettato per i carichi di lavoro più complessi. Con il supporto di quattro GPU, questo server a due socket ad altissima densità è progettato per affrontare le sfide dei carichi di lavoro cognitivi, tra cui AI, apprendimento automatico e apprendimento approfondito.
Nel laboratorio HPC and AI Innovation Lab di Dell EMC, abbiamo utilizzato Clara AI Toolkit con segmentazione degli organi CT e segmentazione del fegato della tomografia computerizzata sui nostri server con accelerazione GPU che eseguono Red Hat Enterprise Linux. Per questi test, abbiamo raccolto i dati della TAC addominale, una serie di immagini mediche 2D, dal NIH Cancer Image Archive https://www.cancerimagingarchive.net/. Abbiamo utilizzato gli strumenti del Clara AI Toolkit per eseguire un flusso di lavoro che converte innanzitutto la serie DICOM per l'ingestione e identifica i singoli organi dalla TAC (segmentazione degli organi).
Successivamente, il flusso di lavoro può utilizzare questi organi segmentati come input per identificare eventuali anomalie. Una volta completata l'analisi, il sistema crea un rendering del volume 3D con annotazioni MetaIO che può essere visualizzato nel Clara Render Server e file DICOM che possono essere confrontati fianco a fianco con visualizzatori di immagini mediche come ORTHANC o Oviyam2. Gli strumenti inclusi in Clara AI Toolkit offrono un punto di partenza per l'utilizzo in ambienti di imaging medicale che desiderano sfruttare appieno la potenza dell'intelligenza artificiale.
Figura 2. Vista affiancata del visualizzatore Oviyam2 che mostra la scansione TC Clara elaborata dall'intelligenza artificiale rispetto alla scansione TC originale
Clara AI al lavoro
Sebbene Clara AI sia un'offerta relativamente nuova, è stata lanciata a marzo, con disponibilità generale a giugno, la piattaforma è già in uso in alcune importanti istituzioni mediche, tra cui l'Ohio State University, il National Institutes of Health e l'Università della California, San Francisco, secondo NVIDIA.
Gli scienziati del National Institutes of Health Clinical Center e NVIDIA hanno utilizzato Clara AI per sviluppare un metodo di generalizzazione del dominio per la segmentazione della prostata dal tessuto circostante alla risonanza magnetica. Un blog di NVIDIA osserva che il modello localizzato "ha raggiunto prestazioni simili a quelle di un radiologo e ha superato altri algoritmi all'avanguardia che sono stati addestrati e valutati su dati dello stesso dominio".
Come stanno dimostrando questi early adopter, NVIDIA Clara AI è una piattaforma che potenzialmente può apportare molto valore alle organizzazioni che desiderano sfruttare l'AI per abilitare l'apprendimento approfondito su larga scala per l'imaging medicale.
Figura 3. Disturbi sul fegato segmentato identificati da Clara AI Toolkit
Per ulteriori informazioni
Per un'analisi più dettagliata delle funzionalità di NVIDIA Clara, visitare i seguenti link:
- Pagina di download di Clara AI Toolkit:
- Blog tecnico per sviluppatori
- Notizie per gli sviluppatori:
- Piattaforma NVIDIA Clara.
Article Properties
Affected Product
High Performance Computing Solution Resources, Poweredge C4140, PowerEdge R740XD
Last Published Date
29 Mar 2024
Version
5
Article Type
Solution