看AI如何改变医疗影像学

看AI如何改变医疗影像学

从一只猫咪的照片到手写的数字,神经网络已经在视觉数据处理领域被应用多年。深度学习模型可以识别出图像中的特征,增强图像质量,指出异常值和异常情况。

而这些能力也同样能够助力AI为放射学带来转变,为医疗机构节省时间和金钱的同时,提升患者的就诊体验。

医疗影像工作流中的AI

Subtle Medical,是一家位于硅谷的初创公司,同时也是NVIDIA初创加速计划项目的优胜者,其正在基于深度学习开发一套医疗影像应用程序。这些工具既可以降低对比度和辐射剂量,又能将扫描速度提升至多4倍,在提升患者的舒适度和安全性的同时,也提高了放射科工作流程的效率。

SubtlePET是Subtle Medical推出的第一代产品,借助该产品,医生可以减少PET扫描的耗时以及放射性示踪剂的用量。PET扫描是一种用于癌症诊断和监测的常用医疗图像技术。SubtlePET已于去年获得美国FDA认证,并在欧洲获得CE标志,正式成为首个用于的核医学领域的AI应用程序。

无论是通过X光、超声、CT或者MRI,当医疗影像拍摄完成之后,都需要放射科医生对图像做进一步分析,通过影像学研究寻找病症或异常情况,诊断病灶。

此时,神经网络也同样被应用于定位扫描图像上的特征点,例如肿瘤等,或者执行耗时的检测工作。

ImFusion是另一家NVIDIA初创加速计划企业,其开发了一套AI工具,可以将2D的超声数据转化为三维图像。其算法能够将来自2D超声探头的实时图像叠加到先前获得的CT或MRI图像上。这可以让医生在进行外科手术的同时,能够获得一个病人身体的三维视图。这为患者的治疗提供了有价值的见解。

NVIDIA Clara赋力影像学应用程序

ImFusion 和Subtle Medical都采用了NVIDIA Clara,这是一个用于医疗影像的智能计算平台,以美国红十字协会创始人Clara Barton的名字命名。该平台能够让开发者在混合计算环境中构建、部署和管理AI增强型医疗影像学应用程序,从而建立智能化的医疗影像工作流程和仪器设备。

从工作流程自动化到提高处理速度和图像质量,医疗影像开发者们正在探索更多的新方法,借助于AI帮助医生检测和诊断病灶。

俄亥俄州立大学(Ohio State University)的Wexner 医学中心(Wexner Medical Center)是美国第一个将NVIDIA Clara平台用于AI赋力的临床影像的机构。作为一家领先的学术型医疗中心,俄亥俄州立大学计划将采用了深度学习模型的应用程序,用于ER部门的早期预警系统和阅览室的诊断辅助当中。

借助NVIDIA Clara,开发者们可以加速他们的医疗影像学应用程序开发和AI实施。Clara能够在多种环境(例如:嵌入式、内部部署、云计算)中处理300万个现有医疗成像仪器的数据。并且该程序在GUP上使用Kubernetes,因此开发人员可以通过拓展计算来满足需求。

对NIVIDA Clara平台感兴趣的开发者们可以点击链接,申请下载使用Clara。

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