Post by account_disabled on Dec 26, 2023 22:29:56 GMT -5
疫情中，我们看到AI的作用越来越重要，从AI作为第一批群体之一的“预警”就可以看出。中国湖北省发现了一种新型病原体。 有收集统计数据的信息。医院使用人工智能来应对COVID-19，具体如下： - 筛查有感染风险的人 - 识别高危患者 - 筛查工作人员 一线医护人员与高危人群和患者打交道 - 使用 X 射线或 CT 扫描将 COVID-19 与其他呼吸道疾病区分开来。 人工智能已成为医院用于监控的首要重要机制之一。筛查患者并识别那些可能有感染风险的人。除了检查体温外 控制和跟踪感染者或高危人群的信息，并使用人工智能评估情况，以便为应对做好准备。了解感染者是谁 高危人群或人群如何面临从感染者那里传播这种感染的风险？预测和规划充分支持出现的情况所需的医疗设备（来源：最新的 STAT 文章） COVID-19 医学成像， 将 COVID-19 与其他肺部疾病区分开来 使用医学成像充满希望。因为在缺乏实时（RT PCR）或实验室检测病毒遗传物质的时期，这是一种替代检测。或用于支持另一个实验室的测试结果 三月份期间 开源的 COVID-Net 使用卷积神经网络 (CNN) 分析了 2,800 多名患者的 6,000 多张图像。该测试能够对患者肺部状况（例如由细菌引起的肺部状况）的 X 射线结果进行分类。
非 COVID-19 和 COVID-19 病毒，除了 COVID-Net 之外，类似的建 电话号码数据 模工作也在进行中 基于医学影像的UArchitecture NetApp 最近提供了使用 的集成医疗成像解决方案，利用 NVIDIA DGX-2 闪存和 NetApp AFF，适用于 COVID-19 和分类。完整的解决方案展示了数据驱动的架构。从记录图像数据阶段 图像数据的组织存储 使用人工智能识别每张图像的独特特征，并利用从数据中学到的知识进一步完善现有的人工智能模型。 医学成像技术的进步，包括实时 3D、4D 分析和 GPU 处理，为放射科医生提供了强大的工具，可以更快地做出诊断和提出建议。特别是，语义分割算法将能够以更多方式使用。并且可以部署在新的应用程序和其他用例中。用于研究和医学成像的各种开箱即用的格式将对医疗保健产生重大影响。 此医疗保健工作负载可以包含各种数据，包括： 电子健康记录 机器人手术图像记录 不同不透明度的射线照片 - 视网膜图像 - 超声图像 - CT 扫描 (CT) - 正电子发射 断层扫描 (PET) - 成像 (MRI) 所有这些信息都用于各种健康服务，例如医学成像。数字病理学、基因组学和其他训练模型有不同的数据类型要求。包括处理和存储性能，为 GPU 提供最大性能和最大吞吐量以及最低的存储延迟。该技术报告解决了提供最佳性能以缩短理解时间的培训挑战。并提高准确性 它还讨论了使用 NVIDIA Clara(TM) 平台的公开数据集对海马体分割中的 AI 和 DL 训练模型进行验证。 海马体是人类大脑的重要组成部分。它在巩固从短期记忆到长期记忆的信息以及支持导航的空间记忆方面发挥着重要作用。
用于阿尔茨海默病和痴呆症 海马体是大脑中最先受损的部分之一。从 MRI 中准确识别海马体是诊断过程中的重要一步。这对于放射科医生和医生来说可能很困难。分成小段 两者的深度学习精度非常接近，这将使分割更快、更准确。这使得医生可以花更多的时间诊断和护理患者，并花更少的时间检查影像。 NVIDIA Clara 是一个计算平台，可帮助开发人员构建、管理和部署智能医学成像工作流程。NVIDIA Clara Train SDK (TM) 提供尖端工具和技术，可加速健康成像工作流程的数据注释、适应和 AI 模型开发。此验证使用 NVIDIA Clara 平台提供 AI 辅助注释来标记公开可用的脑成像数据集（来源：名为 COVID-Net 的开源模型）。 NetApp 解决方案与 NVIDIA Clara 合作创建技术报告的插图： - 适用于医疗保健的 ONTAP AI 参考架构：诊断成像 关于 NetApp NetApp 是混合云环境数据管理领域的领导者。为混合云系统上的数据管理提供完整的服务。NetApp 与合作伙伴可以更轻松地跨云和本地系统管理应用程序和数据，从而加速数字化转型 使全球组织能够提供数据价值，以扩展满足客户需求的服务。凭借尖端创新 并创建适当的操作系统 如需了解 NetApp 的更多信息，请访问：www.netapp.com #DataDriven Facebook：NetAppThailand
非 COVID-19 和 COVID-19 病毒，除了 COVID-Net 之外，类似的建 电话号码数据 模工作也在进行中 基于医学影像的UArchitecture NetApp 最近提供了使用 的集成医疗成像解决方案，利用 NVIDIA DGX-2 闪存和 NetApp AFF，适用于 COVID-19 和分类。完整的解决方案展示了数据驱动的架构。从记录图像数据阶段 图像数据的组织存储 使用人工智能识别每张图像的独特特征，并利用从数据中学到的知识进一步完善现有的人工智能模型。 医学成像技术的进步，包括实时 3D、4D 分析和 GPU 处理，为放射科医生提供了强大的工具，可以更快地做出诊断和提出建议。特别是，语义分割算法将能够以更多方式使用。并且可以部署在新的应用程序和其他用例中。用于研究和医学成像的各种开箱即用的格式将对医疗保健产生重大影响。 此医疗保健工作负载可以包含各种数据，包括： 电子健康记录 机器人手术图像记录 不同不透明度的射线照片 - 视网膜图像 - 超声图像 - CT 扫描 (CT) - 正电子发射 断层扫描 (PET) - 成像 (MRI) 所有这些信息都用于各种健康服务，例如医学成像。数字病理学、基因组学和其他训练模型有不同的数据类型要求。包括处理和存储性能，为 GPU 提供最大性能和最大吞吐量以及最低的存储延迟。该技术报告解决了提供最佳性能以缩短理解时间的培训挑战。并提高准确性 它还讨论了使用 NVIDIA Clara(TM) 平台的公开数据集对海马体分割中的 AI 和 DL 训练模型进行验证。 海马体是人类大脑的重要组成部分。它在巩固从短期记忆到长期记忆的信息以及支持导航的空间记忆方面发挥着重要作用。
用于阿尔茨海默病和痴呆症 海马体是大脑中最先受损的部分之一。从 MRI 中准确识别海马体是诊断过程中的重要一步。这对于放射科医生和医生来说可能很困难。分成小段 两者的深度学习精度非常接近，这将使分割更快、更准确。这使得医生可以花更多的时间诊断和护理患者，并花更少的时间检查影像。 NVIDIA Clara 是一个计算平台，可帮助开发人员构建、管理和部署智能医学成像工作流程。NVIDIA Clara Train SDK (TM) 提供尖端工具和技术，可加速健康成像工作流程的数据注释、适应和 AI 模型开发。此验证使用 NVIDIA Clara 平台提供 AI 辅助注释来标记公开可用的脑成像数据集（来源：名为 COVID-Net 的开源模型）。 NetApp 解决方案与 NVIDIA Clara 合作创建技术报告的插图： - 适用于医疗保健的 ONTAP AI 参考架构：诊断成像 关于 NetApp NetApp 是混合云环境数据管理领域的领导者。为混合云系统上的数据管理提供完整的服务。NetApp 与合作伙伴可以更轻松地跨云和本地系统管理应用程序和数据，从而加速数字化转型 使全球组织能够提供数据价值，以扩展满足客户需求的服务。凭借尖端创新 并创建适当的操作系统 如需了解 NetApp 的更多信息，请访问：www.netapp.com #DataDriven Facebook：NetAppThailand