麗臺繪圖卡導入智慧醫療應用,造福腦瘤患者

MoneyDJ新聞 2020-03-27 15:11:45 記者 新聞中心 報導

大腦是人體最精密的構造,腦瘤放射手術困難度極高,需要最精確的術前檢查,光定位腫瘤往往就需要數小時。醫學人工智慧新創公司醫隼智慧以麗臺(2465)NVIDIA Quadro RTX 8000專業繪圖卡助力智慧醫療發展,與臺大醫院共同整合AI於腦瘤放射手術的治療流程,可在30秒內完成腫瘤的自動偵測、辨識與輪廓勾畫,準確度達90%以上。

麗臺指出,一般在臨床上,為了精確定位腫瘤位置,醫師通常會在電腦斷層及核磁造影影像上來回檢視,仔細地勾畫出每一個腦瘤的輪廓,這是非常重要的步驟,如勾畫的太小,放射線無法涵蓋整個腫瘤,腫瘤就有機會再度增長,但若畫了太大範圍,療程又會傷害到正常組織,因此在正式治療前,往往就需要花費數十分鐘至數小時定位腫瘤,而現在改採以GPU加速運算,讓AI從眾多案例經驗中不斷學習,可自動找出腫瘤位置,並快速精準地把腫瘤的邊界在影像上描繪出來,若要做到這樣的成果,AI模型訓練是關鍵。

醫隼智慧軟體工程經理鄭岳弘提到,最困難的地方在於AI模型訓練中的3D圖形處理需要強大的運算效能支持,而過往嘗試使用雲端資源處理3D影像,但費用成本過高,且提供的VM無法完全符合需求,在評估AI模型訓練、預測的速度、及資料量大小後,決定以NVLINK串接2張NVIDIA Quadro RTX 8000專業繪圖卡,達到96 GB GDDR6記憶體,最終得以解決運算效能難題。

麗臺表示,公司NVIDIA Quadro RTX 8000使用NVIDIA Turing架構及NVIDIA RTX平台,單卡搭載4,608 CUDA核心及48 GB GDDR6記憶體,在AI模型訓練階段,可批次處理較多的計算圖片,大幅提升模型準確度;除此之外,Quadro RTX 8000具576個Tensor核心,可實現超過130 TFLOPS的深度學習效能,加上半精度及TensorRT函式庫支援,讓使用者於模型推論期間兼顧正確率及效率。

麗臺專案技術經理劉家豪提到,驅動AI模型加速演算的GPU,其驅動的主要SDK包含CUDA、深度學習函式庫cuDNN或相關矩陣運算函式庫如cuBLAS,將這些技術整合進使用者開發的TensorFlow或PyTorch內,可以大幅縮短模型訓練的時間。

麗臺指出,醫隼智慧推出的AI產品及研究多次獲選為國際頂級醫學及人工智慧會議ASTRO及MICCAI口頭論文報告,其腦瘤自動化圈選產品VBrain已在台大醫院電腦刀中心上線,可以從CT和MRI掃描中識別出三種最常見的腦腫瘤類型,包含可能很小並且很難從醫學掃描中發現的轉移性腦腫瘤,而VBrain至今在臨床試驗中已用於上百位病人的治療流程,今年也即將導入美國的癌症中心,以AI輔助癌症治療,改善並創新醫療流程。  資料來源-MoneyDJ理財網









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