{"id":1765,"date":"2021-09-03T10:00:00","date_gmt":"2021-09-03T02:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/?p=1765"},"modified":"2021-10-11T15:53:34","modified_gmt":"2021-10-11T07:53:34","slug":"improve-medical-imaging-ai-gtc-reflections","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/2021\/09\/03\/verbessern-medizinische-bildgebung-ai-gtc-reflexionen\/","title":{"rendered":"Die medizinische Bildgebung verbessert sich durch den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI)"},"content":{"rendered":"

Ich war R\u00fcckblick auf diese AGB 2021<\/a> Sitzung, in der diskutiert wird, wie sich KI auf die medizinische Bildgebung auswirkt, und nat\u00fcrlich die Edge-KI-L\u00f6sungen, die dazu beitragen, die Ver\u00e4nderungen in der Branche zu bew\u00e4ltigen. Es ist klar, dass Edge Computing und die GPU zusammen eine Schl\u00fcsselrolle spielen, daher wollte ich kurz erz\u00e4hlen, was wir gesehen haben und zwei meiner Lieblingsfunktionen, die KI in der medizinischen Bildgebungstechnologie erm\u00f6glichen.  <\/p>\n\n\n\n

Ich wei\u00df, dass ich niemanden \u00fcberraschen werde, wenn ich sage, dass die Kosten f\u00fcr KI-Hardware und -Software in k\u00fcrzester Zeit in die H\u00f6he schnellen werden. Ich halte es jedoch f\u00fcr notwendig, diesen Punkt zu wiederholen, um einen Schlussstein f\u00fcr den Rest dieses Blogs zu setzen. In einem k\u00fcrzlich Marktanalyse<\/a>, wird erwartet, dass der weltweite Markt f\u00fcr medizinische Bildgebung von 2021 bis 2028 mit einer durchschnittlichen j\u00e4hrlichen Wachstumsrate von 5,21 TP1T w\u00e4chst und bis 2028 28,6 Milliarden USD erreichen wird der Aufschwung. <\/p>\n\n\n\n

Medizinische Bildgebung, GPUs und Edge Computing <\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Die neueste Hardware bietet viel, wenn es um die Leistung geht, die zur L\u00f6sung von Problemen wie Reaktionsf\u00e4higkeit, dem Bedarf an h\u00f6herer Genauigkeit und verbesserter Bildgebung erforderlich ist. Gl\u00fccklicherweise verbessert GPU-Computing die medizinische Bildgebung f\u00fcr medizinisches Fachpersonal, sodass sie schnellere und genauere Entscheidungen treffen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

Wir sehen deutlich die Revolution der Branche in Bezug auf die medizinische Bildgebungstechnologie. Dies ist zu einem gro\u00dfen Teil auf NVIDIAs Fortschritte bei der GPU-Technologie zur\u00fcckzuf\u00fchren, die die Fortschritte von ADLINK bei Edge-KI-Hardware und -Software erg\u00e4nzt. Edge-Computing mit dem Zusatz einer GPU verbessert die Bildqualit\u00e4t, verbessert den Prozess der Bildkonstruktion und vervollst\u00e4ndigt die Bildanalyse, um medizinisches Fachpersonal zu unterst\u00fctzen. Intelligente Videoanalyse (IVA) ist ein gro\u00dfer Vorteil von GPU-L\u00f6sungen sowohl f\u00fcr klinische Praxen als auch f\u00fcr chirurgische Verfahren. <\/p>\n\n\n\n

Die eingebetteten mobilen PCI-Express-Module (MXMs) sind ein weiterer GPU-Standard, der auch medizinische Bildgebungsanwendungen verbessert. Die Kombination von Edge-Computing mit GPUs in der medizinischen Bildgebung bietet die leistungsstarken Rechenarbeitslasten, die die Bildrekonstruktion erfordert, zusammen mit der enormen erzeugten W\u00e4rmemenge. Bei Anwendungen wie der klinischen Untersuchung, Biopsie, intraoperativen \u00dcberwachung und sogar chirurgischen Behandlungen k\u00f6nnen die Leistung pro Watt und sogar erweiterte Temperaturoptionen in der Computerumgebung die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Bildrekonstruktion bestimmen.  <\/p>\n\n\n\n

Funktionen, die den Unterschied machen: MXMs, RDMA <\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

MXMs<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr spezifische Anwendungen kann eine breite Palette von Prozessoren eingesetzt werden. Die eingebetteten MXM-GPU-Module von ADLINK k\u00f6nnen die Leistung \u00fcber die herk\u00f6mmliche CPU hinaus steigern. <\/p>\n\n\n\n

Unsere MXM-Module werden mit der NVIDIA Turing-Architektur entwickelt, die CUDA-Kerne, RT-Kerne und Tensor-Kerne in einer GPU integriert. Ein Beispiel ist die EGX-MXM-RTX3000-Modul<\/a> das mit fortschrittlicher NVIDIA Turing GPU-Technologie in einem MXM 3.1 Typ B Formfaktor ausgestattet ist. Dies ist nur ein Viertel der Gr\u00f6\u00dfe von Full-PCI-Express-Grafikkarten (PEG). Die Module, die mit einer Leistung von 80 W beginnen, eignen sich f\u00fcr kritische medizinische Bildgebungsanwendungen mit eingeschr\u00e4nkter Gr\u00f6\u00dfe, Gewicht und Leistung. <\/p>\n\n\n\n

Anwendungen im medizinischen Bereich verlangen auch die Langlebigkeit von Anwendungen im industriellen Bereich, die mit gemeinsamen L\u00f6sungen von ADLINK und NVIDIA erreicht werden kann.   <\/p>\n\n\n\n

RDMA <\/strong> <\/p>\n\n\n\n

NVIDIAs GPUDirect Remote-DMA<\/a> (RDMA) ist eine \u201eFamilie von Technologien, die die Datenbewegung und den Zugriff f\u00fcr NVIDIA-Rechenzentrums-GPUs verbessert\u201c. Die Implementierung von RDMA bietet externen Datenquellen direkten Zugriff auf den Speicher der GPU. Ohne RDMA in der medizinischen Bildgebung w\u00fcrden die Daten in den Speicher einer CPU gehen, was zu weiteren Verz\u00f6gerungen bei der Daten\u00fcbertragung und Latenz f\u00fchren kann.  <\/p>\n\n\n\n

Ein Anwendungsfall, bei dem RDMA beispielsweise beteiligt ist, ist die Ultraschallbildgebung. Ultraschall nutzt Front-End-Ger\u00e4te wie FPGA<\/a> f\u00fcr Analog-Digital-Wandlungen, bevor die Daten ihr endg\u00fcltiges Ziel erreichen \u2013 die GPU. Dies stellt eine enorme Menge an Kommunikation zwischen dem FPGA und der GPU dar. RDMA erm\u00f6glicht eine Erh\u00f6hung der Bandbreite, die die f\u00fcr Ultraschall ben\u00f6tigte Rechenleistung bereitstellt. <\/p>\n\n\n\n

Sie haben die Sitzung verpasst? <\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Und es gibt noch so viel mehr! Hoffentlich sind wir bald wieder pers\u00f6nlich f\u00fcr Sie da. Wenn Sie die urspr\u00fcngliche Sitzung verpasst haben, k\u00f6nnen Sie mehr \u00fcber die medizinischen Bildgebungstechnologien von ADLINK erfahren in diesem gespr\u00e4ch<\/a> oder besuchen Sie uns hier abrufbar.<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

\"Verfasser:<\/figure>
Verfasser: Zane Tsai<\/span>

Direktor des Platform Product Center, Embedded Platforms & Modules, ADLINK Technology<\/p>\n

Besuchen Sie ADLINK Tech<\/a><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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I\u2019ve been reflecting on this GTC 2021 session discussing how AI is affecting medical imaging, and of course the edge AI solutions to help address industry changes. It\u2019s clear that edge computing and the GPU, together, are playing a key role so I wanted to briefly share what we\u2019ve been seeing, and two of my favorite features […]<\/p>\n","protected":false},"author":188103281,"featured_media":1766,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_stc_notifier_status":"sent","_stc_notifier_sent_time":"2022-03-29 15:20:02","_stc_notifier_request":false,"_stc_notifier_prevent":false,"_stc_subscriber_keywords":"","_stc_subscriber_search_areas":"","_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","_crdt_document":"","jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":true,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","default_image_id":0,"font":"","enabled":false},"version":2},"_wpas_customize_per_network":false},"categories":[1,702134936],"tags":[],"class_list":{"0":"post-1765","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","6":"hentry","7":"category-uncategorized","8":"category-japanese","10":"fallback-thumbnail"},"jetpack_publicize_connections":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/i0.wp.com\/blog.adlinktech.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/Banner-Tech_ADLINK_Tech_Medical-Imaging-Reflections_GTC-2021-blog.jpg?fit=1024%2C536&ssl=1","jetpack_likes_enabled":true,"jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/pc6JDC-st","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1765","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/188103281"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1765"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1765\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1874,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1765\/revisions\/1874"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1766"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1765"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1765"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1765"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}