Le tecniche IA di NVIDIA possono aiutare i medici a individuare i tumori

Le tecniche IA di NVIDIA possono aiutare i medici a individuare i tumori

In una conferenza a tema 'Medical Image Computing' a Granada, in Spagna, i tecnici di NVIDIA hanno spiegato come il deep learning elaborato dalla GPU possa fornire un contributo cruciale anche in campo medico

di pubblicata il , alle 14:41 nel canale Schede Video
NVIDIA
 

I sistemi di deep learning possono rapidamente eseguire confronti tra immagini generate da risonanza magnetica per individuare degli elementi che richiedono ulteriori studi. A patto di eseguire prima l'addestramento necessario, in casi come questo tramite quelle che vengono definite generative adversarial networks (GAN). Potenzialmente tecniche come queste possono migliorare in maniera sensibile l'analisi delle immagini di risonanza magnetica, permettendo ai medici e agli specialisti di spendere meno tempo nell'applicazione di equazioni geometriche e algebriche e di dedicare più tempo ai pazienti.

Per efficientare il processo, così come avviene sempre in tutte le applicazioni di deep learning, una parte cruciale è legata al training e ai dataset, ovvero all'insieme di immagini originali con cui confrontare i nuovi studi. NVIDIA per risolvere questi problemi ha pensato di mettere a punto una rete neurale che autonomamente genera dei dati di training, ovvero immagini di risonanza magnetica del cervello con tumori. Questo procedimento è stato illustrato in una conferenza a tema "Medical Image Computing" svoltasi a Granada, in Spagna.

Il sistema di intelligenza artificiale, dunque, è in grado di genere immagini del cervello in maniera autonoma, per poi utilizzarle per addestrare le reti neurali. È stato sviluppato utilizzando il framework di deep learning di Facebook PyTorch, eseguito su una piattaforma alimentata da hardware NVIDIA DGX. Si tratta di sistemi basati su GPU Tesla capaci di elaborare il framework di deep learning TensorFlow accelerato via cuDNN. Si basa proprio su una rete GAN composta da un generatore che produce campioni e un discriminatore che tenta di distinguere tra campioni generati e campioni reali.

Il team di NVIDIA ha usato due set di dati pubblici: ADNI (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative) e BRATS (Brain Tumor Image Segmentation Benchmark). Il generatore che ne è scaturito ha imparato a produrre scansioni cerebrali sintetiche complete di sostanza bianca, materia grigia e liquido cerebrospinale. ADNI ha contribuito a creare la parte "sana" originale del cervello, mentre BRATS ha generato segmentazioni realistiche invase da tumore.

Il risultato di queste combinazioni è stato memorizzato nel GAN: si tratta di un procedimento che manualmente avrebbe richiesto molteplici ore agli esperti umani. Non ci sono, inoltre, complicazioni a livello di privacy dei pazienti perché le immagini generate sono ovviamente anonime. E, ancora, l'immagine finale può essere modificata, per esempio dal punto di vista della dimensione e della posizione del tumore.

"I radiologi si sono detti entusiasti perché il procedimento consente loro di generare molti più esempi di malattie rare", hanno detto i tecnici di NVIDIA all'evento. Altri dettagli sull'argomento si trovano qui.

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