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台湾AI云助攻全玻片影像训练AI辨识模型
 

【CTIMES/SmartAuto 报导】   2019年08月30日 星期五

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科技与医疗是台湾的两大优势产业,透过彼此的激荡交融,智慧医疗的相关应用已遍地开花,但在数位病理领域仍是一片新蓝海。组织病理切片数位化後,其影像解析度非常高,单一张数位玻片的解析度高达数十亿甚至百亿画素,档案最大可超过10GB,不仅资料储存是一大挑战,训练AI模型更是旷日费时。

进行微米等级的病理标注
进行微米等级的病理标注

为此,台湾十大最酷科技新创公司之一的云象科技与国家实验研究院高速网路与计算中心(国研院国网中心)合作,以具医疗影像优化架构的台湾AI云(Taiwan Computing Cloud,TWCC)为後盾,实现运用统一记忆体及算图优化的技术,挑战直接以全玻片数位病理影像发展AI模型,每个专案可节省专业医师半年的标注时间,为数位病理AI技术带来巨大的革新,让台湾医疗走在世界的领先群。

TWCC助攻 化不可能为可能

云象科技的核心业务是打造可辨识特定癌症细胞的深度神经网路模型,以辅助医师更快速有效地在病理切片中辨识出癌症细胞。医师针对癌症区域进行细节标注後,因影像过大,目前作法是将全玻片影像预先切割为数万个小区块,才能进一步训练AI模型。传统方法效果虽然优异,然而必须对每个区块都有预先标注,才得以训练深度神经网路模型。

云象科技於2019年运用统一记忆体及算图优化的技术,挑战用完整的全玻片影像来训练深度神经网路,取代目前仰赖医师专业人力标注并把影像切割成多个小区块的方法,来节省专业病理科医师数月到半年不等的标注时间。而此构想唯有在「台湾AI云」得以实现。

和一般商用云不同,台湾AI云采用高速计算架构设计,每个节点间设计有100G频宽,让全解析度影像资料得以顺畅交换处理,使得高达数十亿画素的全玻片数位影像AI训练变成可能。透过云象科技软体加速及台湾AI云,计算速度提高了275倍,每个专案可省下专业医师近千个小时的标注时间;且可透过400倍超高解析度、零切割最完整的方式做全面检视,大大提升了辨识的效率和品质。

群策群力 助科学家技术创新

国研院国网中心史晓??主任表示,为有效协助各项产业应用落地生根,TWCC於架构设计初期,即考量发展智慧医疗所需之特殊需求,让各种应用的高难度技术突破成为可能。超级电脑不仅可以预测未来,还能协助医生看病,守护生命的美好。

云象科技执行长暨共同创办人叶肇元指出,数位病理AI将是未来实现精准医疗不可缺少的一环。目前云象科技已应用新技术,与国内林囗长庚医院合作发展鼻咽癌全玻片影像AI侦测模组,实验达96%以上的准确率;同时持续挑战不同种类及更高难度的疾病病理辨识,例如骨髓抹片自动分类计数、肺癌辨识及定量、肾脏病理辨识等10几项专案。

此技术成果预计於今年11月国际高速计算大会(SuperComputing Conference,SC)发表,透过国研院国网中心的「台湾AI云」,可有效满足生医研究与应用所需之超高解析度影像运算,亦可增进AI模型训练的生产力,支持科学家们进行更多技术创新,提升医疗品质。不仅有助实现精准医疗,带来医疗产业革新,更在医生的背後与科学家们一起努力,协助守护生命的美好。

關鍵字: 人工智能  Dressing udstyr 
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