{"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\/fr\/2021\/09\/03\/ameliorer-l-imagerie-medicale-ai-gtc-reflections\/","title":{"rendered":"L'imagerie m\u00e9dicale s'am\u00e9liore avec l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA)"},"content":{"rendered":"

J'ai \u00e9t\u00e9 r\u00e9flexion sur ces CGV 2021<\/a> session discutant de la fa\u00e7on dont l'IA affecte l'imagerie m\u00e9dicale, et bien s\u00fbr les solutions d'IA de pointe pour aider \u00e0 faire face aux changements de l'industrie. Il est clair que l'edge computing et le GPU, ensemble, jouent un r\u00f4le cl\u00e9, je voulais donc partager bri\u00e8vement ce que nous avons vu, et deux de mes fonctionnalit\u00e9s pr\u00e9f\u00e9r\u00e9es permettant l'IA dans la technologie d'imagerie m\u00e9dicale.  <\/p>\n\n\n\n

Je sais que je ne surprend personne en disant que le co\u00fbt du mat\u00e9riel d'IA, et des logiciels d'ailleurs, va monter en fl\u00e8che en un rien de temps. Cependant, je pense qu'il est n\u00e9cessaire de r\u00e9it\u00e9rer ce point afin de placer une cl\u00e9 de vo\u00fbte pour le reste de ce blog. Dans un r\u00e9cent analyse de march\u00e9<\/a>, le march\u00e9 mondial de l'imagerie m\u00e9dicale devrait cro\u00eetre \u00e0 un taux de croissance annuel compos\u00e9 de 5,2% de 2021 \u00e0 2028, pour atteindre 28,6 milliards USD d'ici 2028. Alors que de nombreuses applications m\u00e9dicales utilisant l'IA conna\u00eetront une croissance la mont\u00e9e subite. <\/p>\n\n\n\n

Imagerie m\u00e9dicale, GPU et Edge Computing <\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Le mat\u00e9riel le plus r\u00e9cent offre beaucoup en ce qui concerne les performances n\u00e9cessaires pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes tels que la r\u00e9activit\u00e9, le besoin d'une meilleure pr\u00e9cision et une imagerie am\u00e9lior\u00e9e. Heureusement, le GPU computing am\u00e9liore l'imagerie m\u00e9dicale pour les professionnels de la sant\u00e9, afin qu'ils puissent prendre des d\u00e9cisions plus rapides et plus pr\u00e9cises. <\/p>\n\n\n\n

Nous voyons clairement la r\u00e9volution des industries en termes de technologie d'imagerie m\u00e9dicale. Cela est d\u00fb, dans une large mesure, aux avanc\u00e9es de NVIDIA dans la technologie GPU, qui compl\u00e8tent les avanc\u00e9es d'ADLINK dans le mat\u00e9riel et les logiciels d'IA de pointe. Edge computing, avec l'ajout d'un GPU, am\u00e9liore la qualit\u00e9 de l'image, am\u00e9liore le processus de construction d'image et compl\u00e8te l'analyse d'image pour aider les professionnels de la sant\u00e9. L'analyse vid\u00e9o intelligente (IVA) est un \u00e9norme avantage pour les solutions GPU pour les pratiques cliniques et les proc\u00e9dures chirurgicales. <\/p>\n\n\n\n

Les modules PCI express mobiles int\u00e9gr\u00e9s (MXM) sont une autre norme GPU qui am\u00e9liore \u00e9galement les applications d'imagerie m\u00e9dicale. La combinaison de l'informatique de pointe avec les GPU dans l'imagerie m\u00e9dicale fournit les puissantes charges de travail informatiques n\u00e9cessaires \u00e0 la reconstruction d'images, ainsi que la quantit\u00e9 massive de chaleur g\u00e9n\u00e9r\u00e9e. Dans des applications telles que l'examen clinique, la biopsie, la surveillance perop\u00e9ratoire et m\u00eame le traitement chirurgical, les options de performance par watt et m\u00eame de temp\u00e9rature \u00e9tendue dans l'environnement informatique peuvent dicter la vitesse et la pr\u00e9cision des reconstructions d'images.  <\/p>\n\n\n\n

Des fonctionnalit\u00e9s qui font la diff\u00e9rence\u00a0: MXM, RDMA <\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

MXM<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Une large gamme de processeurs peut \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9e pour s'adapter \u00e0 des applications sp\u00e9cifiques. Les modules GPU MXM int\u00e9gr\u00e9s d'ADLINK ont la capacit\u00e9 d'am\u00e9liorer les performances au-del\u00e0 du CPU traditionnel. <\/p>\n\n\n\n

Nos modules MXM sont d\u00e9velopp\u00e9s avec l'architecture NVIDIA Turing, qui int\u00e8gre des c\u0153urs CUDA, des c\u0153urs RT et des c\u0153urs Tensor dans un seul GPU. Un exemple est le Module EGX-MXM-RTX3000<\/a> qui int\u00e8gre la technologie GPU NVIDIA Turing avanc\u00e9e dans un facteur de forme MXM 3.1 Type B. C'est juste un quart de la taille des cartes graphiques PCI Express (PEG) compl\u00e8tes. Les modules, qui d\u00e9marrent avec une puissance de 80 W, conviennent aux applications d'imagerie m\u00e9dicale critiques de taille, de poids et de puissance (SWaP). <\/p>\n\n\n\n

Les applications dans l'espace m\u00e9dical recherchent \u00e9galement la long\u00e9vit\u00e9 des applications dans les espaces industriels, ce qui est r\u00e9alisable avec les solutions conjointes ADLINK et NVIDIA.   <\/p>\n\n\n\n

RDMA <\/strong> <\/p>\n\n\n\n

NVIDIA DMA \u00e0 distance GPUDirect<\/a> (RDMA) est une \u00ab famille de technologies qui am\u00e9liore le mouvement et l'acc\u00e8s aux donn\u00e9es pour les GPU des centres de donn\u00e9es NVIDIA \u00bb. La mise en \u0153uvre de RDMA fournit des sources de donn\u00e9es externes avec un acc\u00e8s direct \u00e0 la m\u00e9moire du GPU. Sans RDMA en imagerie m\u00e9dicale, les donn\u00e9es seraient stock\u00e9es dans la m\u00e9moire d'un processeur, ce qui peut entra\u00eener des retards suppl\u00e9mentaires dans la transmission et la latence des donn\u00e9es.  <\/p>\n\n\n\n

Un cas d'utilisation impliquant la RDMA, par exemple, est l'imagerie par ultrasons. L'\u00e9chographie exploite les dispositifs frontaux tels que FPGA<\/a> pour les conversions analogiques-num\u00e9riques avant que les donn\u00e9es n'atteignent leur destination finale : le GPU. Cela pr\u00e9sente des quantit\u00e9s massives de communication entre le FPGA et le GPU. Le RDMA permet d'augmenter la bande passante, ce qui fournit les performances de calcul n\u00e9cessaires aux ultrasons. <\/p>\n\n\n\n

Vous avez manqu\u00e9 la s\u00e9ance\u00a0? <\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Et il y a tellement plus ! J'esp\u00e8re que nous serons bient\u00f4t de retour en personne, sinon, si vous avez manqu\u00e9 la session d'origine, vous pourrez en savoir plus sur les technologies d'imagerie m\u00e9dicale d'ADLINK. dans ce discours<\/a> ou en nous rendant visite ici<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

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

Directeur du centre de produits de plate-forme, plates-formes et modules embarqu\u00e9s, technologie ADLINK<\/p>\n

Visitez 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\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1765","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/188103281"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1765"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1765\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1874,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1765\/revisions\/1874"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1766"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1765"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1765"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.adlinktech.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1765"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}