美國芝加哥—RSNA—2018 年 11 月 28 日—基于深度學習的注釋和分割可以大幅加快模型開發和醫學影像分析的速度。然而，從零開始開發高性能且精確的深度神經網絡非常具有挑戰性，而且很耗費時間。所需數據集的成本和質量往往是開發者要面對的兩大主要障礙。為幫助加快醫學影像領域的創新，NVIDIA 宣布推出適用于醫學影像的遷移學習工具包和 AI 輔助注釋 SDK。

NVIDIA 遷移學習工具包

通過 NVIDIA 遷移學習工具包 (TLT)，醫學影像領域的深度學習應用程序開發者可以利用 NVIDIA 預訓練模型，展開簡單易用的訓練工作流程，進而利用自己的數據集微調并重新訓練模型。

TLT 是一個 Python 軟件包，其中每個模型都在 NVIDIA Pascal、Volta 和 Turing GPU 上進行優化和訓練，以達到更高精確度。

在 2018 年 MICCAI 上，NVIDIA 憑借使用自動編碼器正則化方法進行的 3D 核磁共振成像 (MRI) 腦部腫瘤分割，獲得了BrATS 挑戰賽第一名。作為醫學影像軟件 TLT 的一部分，NVIDIA 在首個公開發布版本中提供此預訓練模型。對多模態 MR 數據和 3-D 胰腺進行 3-D 腦部腫瘤分割以及對門靜脈期 CT 數據進行腫瘤分割是在公共數據集上訓練的部分模型，這些數據集可以在工具包中輕松獲取。

使用 NVIDIA 遷移學習工具包，開發者可以加快部署并減少構建應用程序所需的計算資源。利用此工具包，研究人員還可以將預訓練模型擴展到自己的工作中。通過簡單易用的 API，開發者可以快速地調整并使用此技術。

使用 TLT 工作流程的模型也可以輕松部署至 Clara 平臺中以進行推理。

TLT 將可用于 NVIDIA Tesla 和 DGX 產品。

NVIDIA AI 輔助注釋

當涉及治療和診斷時，放射科醫生最終需要花費數小時仔細檢查一張患者的 3D 圖像。這是一個枯燥乏味的過程，放射科醫生必須逐個切片查看 CT 或 MRI 掃描圖像，手工繪制、注釋和修正他們關注的器官或異常情況。然后對特定的器官或異常情況的所有 3D 圖像切片重復這一步驟。

NVIDIA 的 AI 輔助注釋 SDK 能夠以 10 倍的速度大大加快此過程，并有助于更快地發現異常情況。這是通過使應用程序開發者和數據科學家將 AI 輔助注釋 SDK 集成至他們現有的應用程序中，將 AI 輔助工作流程用于放射線照相來實現的。

AI 輔助注釋 SDK 利用 NVIDIA 的遷移學習工具包不斷自我學習，所以每個添加注釋的新圖像都可以用作訓練數據，進一步提高所提供的預訓練深度學習模型的精確度。

“我們可以獲得 NVIDIA 的 AI 輔助注釋技術，并在幾天的時間內將其集成至我們的圖像瀏覽器，”MGH & BWH Center for Clinical Data Science 的執行董事 Mark Michalski 說。“我們目前需要注釋大量的圖像 – 有時一天大約一千張或更多，所以任何有助于自動執行此過程的技術都可能極大地減少注釋時間和成本。我們非常激動可以利用 AI 輔助工作流程并與 NVIDIA 共同解決這些至關重要的醫學影像問題。”

如果您想要詳細了解 NVIDIA 的 AI 輔助注釋 SDK 以及如何將其集成至您的個人應用，以在醫學影像中使用 AI 輔助工作流程，請在此處注冊。

“整個放射科都需要參與進來，從而在研究和臨床環境下成功地實施 AI，”NVIDIA 醫療保健部門主管 Abdul Hamid Halabi 說。“這款注釋 SDK 可以使放射科在其現有的工作流程中輕松釋放數據的價值。利用遷移學習工具包，放射科醫生可以對現有的所有 AI 應用程序進行調整，使之適合自己的病人。”

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NVIDIA（納斯達克股票代碼：NVDA）在1999年發明的GPU激發了PC游戲市場的增長，重新定義了現代計算機顯卡，并且對并行計算進行了革新。最近，通過將GPU作為可以感知和理解世界的計算機、機器人乃至自動駕駛汽車的大腦，GPU深度學習再度點燃了全新的計算時代——現代人工智能。