倫敦國王學(xué)院的研究人員使用NVIDIA Cambridge-1超級計算機和MONAI打造一個開源合成大腦圖像寶庫，加速了AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用。

Jorge Cardoso擁有很多頭銜，但他確實名副其實，因為他有很多“大腦”。確切地說，總共有十萬個。

Cardoso是教師、CTO、企業(yè)家，也是MONAI開源聯(lián)盟的創(chuàng)始成員以及醫(yī)學(xué)影像AI領(lǐng)域的研究人員。作為上述最后一個角色，Cardoso和他的團隊發(fā)現(xiàn)了利用AI創(chuàng)建高分辨率的人腦真實3D圖像的方法。

這位倫敦國王學(xué)院的研究人員兼?zhèn)惗谹I中心的CTO為醫(yī)療健康研究人員免費提供了10萬張合成大腦圖像。這是一個寶庫，可以加速人類對癡呆癥、衰老或各類腦部疾病的認(rèn)知。

加速AI在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用

“過去許多研究人員避免涉足醫(yī)療健康領(lǐng)域，因為他們無法獲得足夠多良好的數(shù)據(jù)，但現(xiàn)在可以了，”Cardoso說。

“我們希望將AI研究引入醫(yī)療健康領(lǐng)域?！彼f。

與全球最大的免費大腦圖像庫相比，這是一筆重大捐贈。UK Biobank目前保存著來自5萬多名參與者的多張大腦圖像，估計成本為1.5億美元。

面向科學(xué)領(lǐng)域的合成數(shù)據(jù)

這些圖像代表了合成數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的一個新興分支。合成圖像此前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于消費者和商業(yè)應(yīng)用的計算機視覺領(lǐng)域，而實際上這些領(lǐng)域本身已有包含數(shù)百萬張真實圖像的開放數(shù)據(jù)集可供使用。

相比之下，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域可供使用的真實影像反而稀缺。出于保護(hù)患者隱私的需要，醫(yī)學(xué)影像通常僅供與大型醫(yī)院相關(guān)的研究人員使用。即便如此，這些影像往往也只能反映醫(yī)院所服務(wù)的人群，而非范圍更廣的人群。

這種新型AI方法的重要特征是，它可以根據(jù)需要制作圖像。女性大腦、男性大腦、老年人的大腦、年輕人的大腦、患有疾病或健康的等等，只需插入所需內(nèi)容，系統(tǒng)就會進(jìn)行創(chuàng)建。

雖然這些圖像是模擬生成的，但非常實用，因為它們保留了關(guān)鍵生物特征，所以外觀和運作方式與真實大腦高度相似。

在Cambridge-1上使用MONAI進(jìn)行擴展

這項工作需要可以運行超級軟件的超級計算機。

NVIDIA Cambridge-1是致力于在醫(yī)療健康領(lǐng)域取得突破性AI研究的超級計算機，充當(dāng)引擎。MONAI是用于醫(yī)學(xué)成像的AI框架，充當(dāng)軟件燃料。

它們共同創(chuàng)建了用于合成數(shù)據(jù)的AI工廠，讓研究人員能夠運行數(shù)百個實驗、選擇最優(yōu)的AI模型并運行推理以生成圖像。

Cardoso說：“如果沒有Cambridge-1和MONAI，我們不可能完成這項工作，一切都不會發(fā)生?！?br />
海量圖像，速度提升高達(dá)10倍

NVIDIA DGX SuperPODCambridge-1配備640個NVIDIA A100 Tensor Core GPU，每個GPU均具有足夠的顯存，可以處理團隊海量圖像中一或兩張包含1600萬個3D像素的圖像。

MONAI的基礎(chǔ)模組包括特定領(lǐng)域?qū)Ｓ玫臄?shù)據(jù)加載程序、指標(biāo)、GPU加速轉(zhuǎn)換和經(jīng)過優(yōu)化的工作流引擎。Cardoso表示，該軟件的智能緩存和多節(jié)點擴展最高可將作業(yè)加速10倍。

他還稱贊了cuDNN和“助力我們提高工作效率的整個NVIDIA AI軟件棧?！?br />
不僅僅是大腦

Cardoso正與國家級資源庫英國健康數(shù)據(jù)研究所合作，托管10萬張大腦圖像。這一AI模型也將提供給研究人員用于創(chuàng)建所需的圖像。

不僅于此，團隊還在探索這些模型如何在醫(yī)學(xué)成像模式下（MRI、CAT或PET掃描等）為人體任意部位生成3D圖像。

“事實上，這項技術(shù)可以應(yīng)用于任意體積圖像，”他說。Cardoso還指出用戶可能需要針對不同類型的圖像來優(yōu)化模型。

前景無限

一提到合成圖像技術(shù)的應(yīng)用前景，Cardoso便暫時從繁雜思緒中抽離出來，開始熱情地介紹。

合成圖像將幫助研究人員了解疾病如何隨時間推移而發(fā)展。與此同時，Cardoso的團隊仍在探索如何將這項工作應(yīng)用于大腦以外的身體部位，以及何種合成圖像（MRI、CAT、PET）更實用。

這些可能性令人雀躍，而且，正如Cardoso的許多角色一樣，“它可能有點讓人不知所措，”他說?！拔覀儸F(xiàn)在可以開始思考很多不同的事情?！?/p>