Künstliche Intelligenz ermöglicht es medizinischen Geräten, besser zu sein, schneller zu sein und vieles mehr. Durch Hebelwirkung NVIDIA Clara Holoscanbietet ADLINK Hochgeschwindigkeits-Datenstreaming, KI-Inferenz in Echtzeit sowie beschleunigte Bildrekonstruktion und Grafik, um softwaredefinierte medizinische Geräte am Point-of-Care zu ermöglichen.

Medizinprodukte sind unternehmenskritische, zeitkritische Anwendungen. Dies gilt insbesondere für Medizinprodukte, die am Point of Care eingesetzt werden. Beispielsweise kann ein Intraoralscanner Kieferorthopäden dabei helfen, die orale Struktur in farbigen Details zu erfassen und zu rekonstruieren, ein vaskulärer Ultraschall kann den Blutfluss in Blutgefäßen untersuchen, um Verstopfungen und Gerinnsel zu erkennen, und eine Magen-Darm-Endoskopie entnimmt Gewebeproben, die für Diagnose und Behandlung erforderlich sind.

Diese Anwendungen haben strenge Anforderungen an eine niedrige Latenz, die in Millisekunden gemessen wird, wenn nicht kürzer. Latenz kann in verschiedenen Phasen der Datenverarbeitungspipeline auftreten. Diese Prozesse umfassen das Erfassen von Sensordaten, das Konvertieren der Daten in Bilder durch Ausführen von physikbasierten Modellen, das Anwenden von KI-Modellen zur Verbesserung der Bildqualität, das Ausführen von KI-unterstützter Erkennung und das Visualisieren von Bildern. Um die Latenzanforderungen zu erfüllen, müssen alle Aspekte der Datenverarbeitungspipeline optimiert werden.

Es gibt auch Überlegungen zu Größen-, Gewichts- und Leistungsfaktoren (SWaP), da medizinische Geräte am Point-of-Care manchmal von einem Ort zum anderen transportiert werden. Darüber hinaus dürfen medizinische Geräte chirurgische Eingriffe oder Klinikpraktiken nicht behindern, sodass eine kompakte Größe immer geschätzt wird. Ein geringer Stromverbrauch ist der Schlüssel zu batteriebetriebenen medizinischen Geräten, und eine hohe Energieeffizienz kann zu einer längeren Betriebszeit für medizinische Geräte führen, die bei einem plötzlichen Stromausfall mit einer Notstromquelle betrieben werden.

Um Latenzprobleme zu bewältigen und Größe, Gewicht und Stromverbrauch zu reduzieren, wird ADLINK medizinische Hardware auf Basis der NVIDIA Clara Holoscan-Plattform herstellen, um auf KI-Software basierende medizinische Geräte in die Produktion zu bringen.

Die von Clara Holoscan betriebene medizinische Plattform wird NVIDIA RTX-GPUs mit der NVIDIA Ampere-Architektur und energieeffizientem Arm Cortex-basiertem Embedded Computing des NVIDIA Jetson IGX Orin-Moduls integrieren. Die Plattform bietet die erforderliche Beschleunigung, um die Latenz in den verschiedenen Phasen der Datenverarbeitungspipeline zu reduzieren und gleichzeitig eine kompakte Stellfläche und eine hohe Energieeffizienz zu gewährleisten.

• Sensordatenverarbeitung: NVIDIA GPUDirect RDMA, eine Magnum IO-Technologie, ermöglicht über PCI Express-Karten, dass Sensordaten direkt in den GPU-Speicher gestreamt werden, wodurch die Latenz bei der Downstream-Verarbeitung reduziert wird.

• Beschleunigte Bildrekonstruktion und Beamforming: Sobald die Daten an die GPU übertragen wurden, beschleunigen die CUDA-Kerne physikbasierte Berechnungen, um die Sensordaten in den Bildbereich umzuwandeln, Bilder in Röntgen- und CT-Bildern zu rekonstruieren und im Ultraschall Beamforming durchzuführen.

• KI-Inferenz in Echtzeit: NVIDIA Tensor Cores ermöglichen Mixed-Precision-Computing und passen Berechnungen dynamisch an, um die KI-Inferenz für verbesserte Bildqualität und KI-unterstützte Erkennung zu beschleunigen.

• Bildwiedergabe: Tensor Cores bringen mit Funktionen wie NVIDIA Deep Learning Super Sampling (DLSS) und KI-Denoising auch KI in die Grafik. NVIDIA Ampere GPUs bieten erhebliche Leistungssteigerungen für Grafik-Workflows und 3D-Bilder durch Anti-Aliasing-Techniken, High-Dynamic-Range (HDR)-Farbunterstützung, höhere Bildwiederholraten und bis zu 8K-Bildschirmauflösung bei 60 Hz über ein einziges Kabel mit DisplayPort 1.4 ein Standard.

• SWaP-Optimierung: Die CUDA-Kerne der NVIDIA Ampere-Architektur sind bis zu doppelt so energieeffizient wie Turing-basierte GPUs. Darüber hinaus ist Jetson IGX Orin ein energieeffizientes System-on-Module, das sich ideal für Edge-Anwendungen am Point-of-Care eignet.

Die medizinische Plattform von ADLINK wird über eine heterogene Computerarchitektur verfügen, die es der Plattform ermöglicht, verschiedene Verarbeitungskerne zu nutzen, die auf Arbeitslasten spezialisiert sind, und gleichzeitig den Energiebedarf und die thermische Designleistung zu senken. Die heterogene Computerarchitektur hat sich als erfolgreich erwiesen, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Systemleistung und SWaP-Einschränkungen für ADLINKs Kunden in der Gesundheitsbranche bereitzustellen.

Bei Ultraschallanwendungen zeigt die medizinische Plattform von ADLINK mit aktiviertem GPUDirect RDMA eine etwa 80-prozentige Steigerung des Datendurchsatzes und eine 60-prozentige Verringerung der Latenz auf Systemebene^(ich). Da die CPU nicht mehr benötigt wird, um Daten von einem Transducer zur GPU zu verschieben, können CPU-Ressourcen für andere Funktionen reserviert werden.

Bei Endoskopieanwendungen senkt die medizinische Plattform von ADLINK die Glas-zu-Glas-Latenzzeit, also die Zeit, die von einem einzelnen Videobild bis zur Übertragung von der Kamera auf ein Display benötigt wird, auf 50 Millisekunden. Die medizinische Plattform von ADLINK wird auch in mobilen C-Bogen-Röntgengeräten eingesetzt und bietet hochmoderne Computer in extrem kompakten Abmessungen.

Alle diese medizinischen Plattformen bieten einen langen Produktsupport, sodass Medizingeräteunternehmen ihre Anwendungen mit gesicherter Komponentenverfügbarkeit entwickeln und Lösungen mit einer langen Produktlebensdauer anbieten können.

Mit der medizinischen Plattform von ADLINK, die auf NVIDIA Clara Holoscan basiert, können Entwickler ihre Anwendungen erstellen, um chirurgisches Video-Streaming, medizinische Bildverbesserung und intraoperative Anleitung anzubieten. Durch die Nutzung der modularen, konfigurierbaren und heterogenen Computerarchitektur der Plattform können Entwickler skalierbare Lösungen für medizinische Geräte entwickeln und die Zeit verkürzen, um die neuesten technologischen Fortschritte am Point of Care bereitzustellen. Lerne mehr über NVIDIA GPU-basierte medizinische Lösungen von ADLINK.

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(ich) Die in Leistungstests verwendete Software und Workloads wurden möglicherweise nur für die Leistung auf ADLINK-Plattformen optimiert. Leistungstests werden anhand bestimmter Computersysteme, Komponenten, Software, Operationen und Funktionen gemessen. Jede Änderung an einem dieser Faktoren kann dazu führen, dass die Ergebnisse variieren. Wenden Sie sich an ADLINK, um weitere Informationen zu Leistung und Benchmark-Ergebnissen zu erhalten.