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倫敦國王學(xué)院使用 NVIDIA Cambridge-1和 MONAI 打造開源合成大腦圖像集

? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:廠商供稿 ? 2022-05-31 19:24 ? 次閱讀

Jorge Cardoso擁有很多頭銜,但他確實名副其實,因為他有很多“大腦”。確切地說,總共有十萬個。

Cardoso是教師、CTO、企業(yè)家,也是 MONAI 開源聯(lián)盟的創(chuàng)始成員以及醫(yī)學(xué)影像AI領(lǐng)域的研究人員。作為上述最后一個角色,Cardoso和他的團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了利用AI創(chuàng)建高分辨率的人腦真實 3D 圖像的方法。

這位倫敦國王學(xué)院的研究人員兼?zhèn)惗?AI 中心的CTO為醫(yī)療健康研究人員免費提供了10萬張合成大腦圖像。這是一個寶庫,可以加速人類對癡呆癥、衰老或各類腦部疾病的認(rèn)知。

加速 AI 在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用

“過去許多研究人員避免涉足醫(yī)療健康領(lǐng)域,因為他們無法獲得足夠多良好的數(shù)據(jù),但現(xiàn)在可以了,”Cardoso說。

“我們希望將AI研究引入醫(yī)療健康領(lǐng)域?!彼f。

與全球最大的免費大腦圖像庫相比,這是一筆重大捐贈。UK Biobank目前保存著來自5萬多名參與者的多張大腦圖像,估計成本為1.5億美元。

面向科學(xué)領(lǐng)域的合成數(shù)據(jù)

這些圖像代表了合成數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的一個新興分支。合成圖像此前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于消費者和商業(yè)應(yīng)用的計算機視覺領(lǐng)域,而實際上這些領(lǐng)域本身已有包含數(shù)百萬張真實圖像的開放數(shù)據(jù)集可供使用。

相比之下,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域可供使用的真實影像反而稀缺。出于保護(hù)患者隱私的需要,醫(yī)學(xué)影像通常僅供與大型醫(yī)院相關(guān)的研究人員使用。即便如此,這些影像往往也只能反映醫(yī)院所服務(wù)的人群,而非范圍更廣的人群。

這種新型AI方法的重要特征是,它可以根據(jù)需要制作圖像。女性大腦、男性大腦、老年人的大腦、年輕人的大腦、患有疾病或健康的等等,只需插入所需內(nèi)容,系統(tǒng)就會進(jìn)行創(chuàng)建。

雖然這些圖像是模擬生成的,但非常實用,因為它們保留了關(guān)鍵生物特征,所以外觀和運作方式與真實大腦高度相似。

在 Cambridge-1 上使用 MONAI 進(jìn)行擴展

這項工作需要可以運行超級軟件的超級計算機。

NVIDIA Cambridge-1 是致力于在醫(yī)療健康領(lǐng)域取得突破性 AI 研究的超級計算機,充當(dāng)引擎。MONAI 是用于醫(yī)學(xué)成像的 AI 框架,充當(dāng)軟件燃料。

它們共同創(chuàng)建了用于合成數(shù)據(jù)的 AI 工廠,讓研究人員能夠運行數(shù)百個實驗、選擇最優(yōu)的 AI 模型并運行推理以生成圖像。

Cardoso 說:“如果沒有 Cambridge-1 和 MONAI,我們不可能完成這項工作,一切都不會發(fā)生?!?br />
這些年來,英偉達(dá)不斷加大在醫(yī)療健康領(lǐng)域的投資力度。我們期待看到科研人員們在英偉達(dá)地支持下挖掘出AI與醫(yī)療健康研究結(jié)合的更多潛力,改變醫(yī)療未來。

海量圖像,速度提升高達(dá) 10 倍

NVIDIA DGX SuperPOD Cambridge-1 配備 640 個 NVIDIA A100 Tensor Core GPU,每個 GPU 均具有足夠的顯存,可以處理團(tuán)隊海量圖像中一或兩張包含 1600 萬個 3D 像素的圖像。

MONAI 的基礎(chǔ)模組包括特定領(lǐng)域?qū)S玫臄?shù)據(jù)加載程序、指標(biāo)、GPU 加速轉(zhuǎn)換和經(jīng)過優(yōu)化的工作流引擎。Cardoso 表示,該軟件的智能緩存和多節(jié)點擴展最高可將作業(yè)加速 10 倍。

他還稱贊了 cuDNN 和“助力我們提高工作效率的整個 NVIDIA AI 軟件棧?!?br />

不僅僅是大腦

Cardoso正與國家級資源庫英國健康數(shù)據(jù)研究所合作,托管 10 萬張大腦圖像。這一AI 模型也將提供給研究人員用于創(chuàng)建所需的圖像。

不僅于此,團(tuán)隊還在探索這些模型如何在醫(yī)學(xué)成像模式下(MRI、CAT 或 PET 掃描等)為人體任意部位生成 3D 圖像。

“事實上,這項技術(shù)可以應(yīng)用于任意體積圖像,”他說。Cardoso還指出用戶可能需要針對不同類型的圖像來優(yōu)化模型。

前景無限

一提到合成圖像技術(shù)的應(yīng)用前景,Cardoso便暫時從繁雜思緒中抽離出來,開始熱情地介紹。

合成圖像將幫助研究人員了解疾病如何隨時間推移而發(fā)展。與此同時,Cardoso的團(tuán)隊仍在探索如何將這項工作應(yīng)用于大腦以外的身體部位,以及何種合成圖像(MRI、CAT、PET)更實用。

這些可能性令人雀躍,而且,正如Cardoso的許多角色一樣,“它可能有點讓人不知所措,”他說?!拔覀儸F(xiàn)在可以開始思考很多不同的事情?!?br />

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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