Rongchai Wang
18. Okt. 2024 05:26
UCLA-Forscher stellen SLIVIT vor, ein KI-Modell, das medizinische 3D-Bilder schnell analysiert, traditionelle Methoden übertrifft und die medizinische Bildgebung mit kostengünstigen Lösungen demokratisiert.
Forscher der UCLA haben ein bahnbrechendes KI-Modell namens SLIViT eingeführt, das darauf ausgelegt ist, medizinische 3D-Bilder mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit zu analysieren. Laut dem NVIDIA Technical Blog verspricht diese Innovation, den mit der herkömmlichen medizinischen Bildanalyse verbundenen Zeit- und Kostenaufwand deutlich zu reduzieren.
Erweitertes Deep-Learning-Framework
SLIVIT, das für Slice Integration by Vision Transformer steht, nutzt Deep-Learning-Techniken, um Bilder aus verschiedenen medizinischen Bildgebungsmodalitäten wie Netzhautscans, Ultraschall, CTs und MRTs zu verarbeiten. Das Modell ist in der Lage, potenzielle Krankheitsrisiko-Biomarker zu identifizieren und bietet eine umfassende und zuverlässige Analyse, die mit menschlichen klinischen Spezialisten mithalten kann.
Neuartiger Trainingsansatz
Unter der Leitung von Dr. Eran Halperin wandte das Forschungsteam eine einzigartige Vortrainings- und Feinabstimmungsmethode an und nutzte dabei große öffentliche Datensätze. Dieser Ansatz hat es SLIViT ermöglicht, bestehende Modelle zu übertreffen, die spezifisch für bestimmte Krankheiten sind. Dr. Halperin betonte das Potenzial des Modells, die medizinische Bildgebung zu demokratisieren und Analysen auf Expertenebene zugänglicher und erschwinglicher zu machen.
Technische Umsetzung
Die Entwicklung von SLIViT wurde durch die fortschrittliche Hardware von NVIDIA, einschließlich der T4- und V100-Tensor-Core-GPUs, sowie durch das CUDA-Toolkit unterstützt. Diese technologische Unterstützung war entscheidend für die hohe Leistung und Skalierbarkeit des Modells.
Auswirkungen auf die medizinische Bildgebung
Die Einführung von SLIViT erfolgt zu einer Zeit, in der Experten für medizinische Bildgebung mit einer überwältigenden Arbeitsbelastung konfrontiert sind, was häufig zu Verzögerungen bei der Patientenbehandlung führt. Durch die Ermöglichung einer schnellen und genauen Analyse hat SLIViT das Potenzial, die Patientenergebnisse zu verbessern, insbesondere in Regionen mit begrenztem Zugang zu medizinischen Experten.
Unerwartete Erkenntnisse
Dr. Oren Avram, der Hauptautor der in Nature Biomedical Engineering veröffentlichten Studie, hob zwei überraschende Ergebnisse hervor. Obwohl SLIViT hauptsächlich auf 2D-Scans trainiert wurde, identifiziert es Biomarker effektiv in 3D-Bildern, eine Leistung, die normalerweise Modellen vorbehalten ist, die auf 3D-Daten trainiert wurden. Darüber hinaus zeigte das Modell beeindruckende Transfer-Lernfähigkeiten und passte seine Analyse an verschiedene Bildgebungsmodalitäten und Organe an.
Diese Anpassungsfähigkeit unterstreicht das Potenzial des Modells, die medizinische Bildgebung zu revolutionieren und die Analyse verschiedener medizinischer Daten mit minimalem manuellen Eingriff zu ermöglichen.
Bildquelle: Shutterstock
Quelle: https://blockchain.news/news/ai-model-slivit-revolutionizes-3d-medical-image-analysis
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