ADLINK、NVIDIA Clara Holoscan MGXでAI搭載の医療機器を高速化

人工知能により、医療機器はより良く、より速く、そしてより多くを実現することができます。 NVIDIA Clara Holoscan MGXを活用することで、ADLINKは高速データストリーミング、リアルタイムAI推論、画像再構成とグラフィックスの加速を提供し、ポイントオブケアにおけるソフトウェア定義の医療機器を実現します。

医療機器は、ミッションクリティカルで時間に敏感なアプリケーションです。これは、ポイントオブケアで使用される医療機器に特に当てはまります。たとえば、口腔内スキャナは、歯科矯正医が口腔構造を色付きで詳細にキャプチャして再構築するのに役立ち、血管超音波は血管内の血流を調べて閉塞や血餅を特定し、胃腸内視鏡検査は診断と治療に必要な組織サンプルを採取します。

これらのアプリケーションでは、低レイテンシーに対する厳しい要求があり、それは短ければミリ秒単位で測定されます。レイテンシーは、データ処理パイプラインのさまざまな段階で発生する可能性があります。これらのプロセスには、センサーデータの取得、物理ベースモデルの実行によるデータの画像への変換、画像品質を高めるためのAIモデルの適用、AI支援検出の実行、画像の視覚化などが含まれます。レイテンシーの要件を満たすには、データ処理パイプラインのすべての側面を最適化する必要があります。

また、ポイントオブケアの医療機器がある場所から別の場所に移動することがあるため、サイズ、重量、および電力(SWaP)の要素についても考慮する必要があります。さらに、医療機器は外科手術や診療所の診療を妨げてはならないので、コンパクトなサイズが常に高く評価されています。低電力使用は、バッテリー駆動の医療機器の鍵であり、高電力効率は、突然の停電時に緊急バックアップ電源で動作する医療機器の稼働時間を長くする可能性があります。

レイテンシーの課題に対処し、サイズ、重量、消費電力を削減するために、ADLINKはNVIDIA Clara Holoscan MGXプラットフォームに基づく医療グレードのハードウェアを製造し、AIソフトウェアベースの医療機器を生産します。

Clara Holoscan MGXを搭載した医療プラットフォームは、NVIDIA RTXGPUをNVIDIA Ampereアーキテクチャ、およびNVIDIA JetsonAGXOrinモジュールの電力効率の高いArmCortexベースの組み込みコンピューティングと統合します。このプラットフォームは、コンパクトなフットプリントと高い電力効率を確保しながら、データ処理パイプラインのさまざまな段階で遅延を削減するために必要な高速化を提供します。

  • センサデータ処理: マグナムIOテクノロジーであるNVIDIA GPU Direct RDMAは、PCI Expressカードを介してセンサデータをGPUメモリに直接ストリーミングできるため、ダウンストリームの処理遅延が削減されます。
  • 画像再構成とビームフォーミングを高速化 : データがGPUに送信されると、CUDAコアは物理ベースの計算を高速化してセンサーデータを画像ドメインに変換し、X線とCTで画像を再構築し、超音波でビームフォーミングします。
  • リアルタイムAI推論: NVIDIA Tensor Coreは、混合精度のコンピューティングを可能にし、計算を動的に適応させてAI推論を加速し、画質とAI支援検出を強化します。
  • 画像レンダリング: Tensor Coresは、NVIDIA Deep Learning Super Sampling (DLSS)やAIノイズ除去などの機能により、グラフィックスにAIをもたらすものでもあります。NVIDIA Ampere GPUは、アンチエイリアス技術、ハイダイナミックレンジ(HDR)カラーサポート、高いリフレッシュレート、DisplayPort 1.4a規格で1本のケーブルから60Hzで最大8K画面解像度によりグラフィックスワークフローと3D画像に大きな性能向上を提供します。
  • SWaPの最適化: NVIDIA AmpereアーキテクチャのCUDAコアは、TuringベースのGPUよりも最大2倍電力効率が高くなっています。さらに、Jetson AGX Orinは、モジュール上の電力効率の高いシステムであり、ポイントオブケアでのエッジアプリケーションに最適です。

ADLINKの医療用プラットフォームは、ヘテロジニアス・コンピューティング・アーキテクチャを採用し、ワークロードに特化した異なるプロセッシングコアを活用しながら、エネルギーフットプリントと熱設計電力を低減させることを可能にします。ヘテロジニアス・コンピューティング・アーキテクチャは、ADLINKのヘルスケア業界の顧客に対して、システム性能とSWaP制約の最適なバランスを提供することに成功した実績があります。

超音波アプリケーションにおいて、GPUDirect RDMAを有効にしたADLINKの医療用プラットフォームは、システムレベルで約80%のデータスループットの向上と60%のレイテンシーの低下を示しています(i)トランスデューサからGPUへのデータ移動にCPUが不要になったため、CPUリソースを他の機能に確保することができます。

内視鏡検査では、ADLINKの医療用プラットフォームが、カメラからディスプレイへの映像の転送にかかる時間(Glass to Glass latency)を50ミリ秒に短縮しています。また、移動式CアームX線装置にも採用され、最先端のコンピューティングを超小型で実現しています。

これらの医療用プラットフォームはいずれも長期間の製品サポートを提供するため、医療機器メーカーは部品の入手性を保証した上でアプリケーションを開発し、長い製品寿命を持つソリューションを提供することができます。

NVIDIA Clara Holoscan MGXに基づくADLINKの医療プラットフォームを使用すると、開発者はアプリケーションを構築して、手術用ビデオストリーミング、医療画像の強化、および術中ガイダンスを提供できます。プラットフォームのモジュール式で構成可能なヘテロジニアスコンピューティングアーキテクチャを利用することで、開発者はスケーラブルな医療機器ソリューションを構築し、最新のテクノロジーの進歩をポイントオブケアにもたらすための時間を短縮することができます。詳細はこちら: ADLINKのNVIDIA GPUベースの医療ソリューション.


(i) パフォーマンステストで使用されるソフトウェアとワークロードは、ADLINKプラットフォームでのみパフォーマンスが最適化されている可能性があります。パフォーマンステストは、特定のコンピューターシステム、コンポーネント、ソフトウェア、操作、および機能を使用して測定されます。これらの要因のいずれかを変更すると、結果が変わる可能性があります。パフォーマンスとベンチマーク結果の詳細については、ADLINKにお問い合わせください。

著者:ゼイン・ツァイ
著者:ゼイン・ツァイ

ADLINKテクノロジー、エッジビジュアライゼーション、ビジネス開発ディレクター

著者:デリック・トゥ
著者:デリック・トゥ

ADLINKテクノロジー、セクションリーダー

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