Нейромережа MIT прискорює обробку зображень МРТ у 1000 разів
Лікарі часто потребують порівняння двох зображень МРТ для відстеження змін у організмі з часом, але процес виведення зображень для точних вимірювань є надзвичайно трудомістким. Комп'ютер може потребувати декілька годин, щоб вони відповідали усім розташуванням на 3D-карті, але дослідники з MIT розробили алгоритм, який дозволить скоротити цей час менше, ніж на секунду.
Сканування МРТ є складним для керування через те, скільки інформації вони містять. Кожне сканування - це, по суті, сотні складеного 2D-зображення. Вони утворюють 3D-карту, відома як гучність. Гучність складається з 3D-пікселів, відомих як вокселі. Коли комп'ютер вирівнює дві різні сканування МРТ, він просіює через мільйони вокселів, щоб призначити їх розташування новому уніфікованому зображенню. Сканування може також походити з різних машин з різними просторовими властивостями, що сповільнює роботу ще більше.
Кілька годин обчислювального часу вважається непоганим для аналізу МРТ. Дослідники, які намагаються проаналізувати дані від великих популяцій у кількох пацієнтів з однією і тією ж хворобою, може призвести до очікування сотні годин комп'ютера для створення вирівняних зображень. Просто кидаючи більше обчислювальної потужності на проблему не є практично, але система "VoxelMorph" від дослідників MIT може зробити трюк.
VoxelMorph - це свертональная нейронна мережа, тому команда розпочала тренінг із 7000 загальнодоступних сканерів мозку на МРТ. У нейронній мережі ви додаєте дані на одному кінці, і мережа передає її через численні вузли, які подають вперед на інші вузли. Залежно від вагового коефіцієнта кожного вузла, ви отримаєте вихід, який повинен забезпечити бажані результати. VoxelMorph дізнався про загальні групи вокселів та анатомічних форм.
Після тренування команда використовувала 250 нових сканування для перевірки ефективності мережі. VoxelMorph завершив через дві хвилини те, що зробив би звичайну програму аналізу МРТ через кілька годин. Це просто з звичайним центральним процесором. Коли VoxelMorph запускається на графічному процесорі, процес займає менше секунди. Якщо ви будували машину для обробки зображень МРТ, ви, ймовірно, налаштували це для запуску обчислень на GPU.
Отже, ми дійсно пішли від годин до миттєвого. Команда пропонує це може змінити спосіб, до якого лікарі виконують деякі операції. Під час хірургічного втручання може бути здійснено нове сканування та аналіз зображень у реальному часі. Система також може працювати на інших типах сканування 3D з додатковим навчанням.
Читати далі
Samsung, Стенфорд, побудував 10 000 PPI дисплей, який міг би змінити VR, AR
Запитайте тих, хто провів у гарнітурі VR більше кількох хвилин, і вони згадають про ефект дверей на екрані. Це може назавжди його усунути.
Хаббл досліджує 16 Psyche, астероїд вартістю 10 000 квадрильйонів доларів
Щойно дослідники завершили ультрафіолетове дослідження 16 Psyche, надцінного астероїда, який NASA планує відвідати в 2026 році.
Nvidia представила графічний процесор Ampere A100 80 ГБ із пропускною здатністю 2 ТБ / с
Цього тижня Nvidia анонсувала графічний процесор Ampere A100 об'ємом 80 ГБ для розробників програмного забезпечення для штучного інтелекту, яким дійсно потрібно трохи місця для розгинання ніг.
Asus представляє Chromebox 4 з підтримкою ядерних процесорів 10-го покоління
У наш час комп’ютерів Chromebook настільки багато, що вони могли б рости на деревах. Chromeboxes стає менше, але Asus постійно оновлює свою лінійку і щойно оголосив про останню версію.