пресс-центр

Имперский колледж Лондона использует GPU для диагностики повреждений мозга

NVIDIA Blog NVIDIA Blog
NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2016/03/18/brain-damage/

 

Имперский колледж Лондона использует GPU для диагностики повреждений мозга

 

Примечание редактора: Это одна из пяти публикаций, рассказывающих о финалистах премии NVIDIA Global Impact Award 2016 в $150 000. Она присуждается исследователям, использующим технологии NVIDIA в принципиально новых проектах, решающих социальные, гуманитарные и экологические проблемы.

Ушибы, столкновения и сильные удары приводят к черепно-мозговым травмам.

Чтобы помочь диагностировать повреждения самого сложного человеческого органа, исследователи из Имперского колледжа Лондона применяют современные инструменты для анализа изображений, в основе которых лежит использование GPU и технологий глубокого обучения.

Вычислительные методы являются основой работы команды исследователей под руководством Бена Глокера (Ben Glocker), преподавателя на факультете информационных технологий в Имперском колледже. Используя обширные данные, полученные с помощью медицинского сканирования, их система проводит автоматизированную оценку черепно-мозговых трав головного мозга со скоростью, с которой не может сравниться ни одна другая система.

Благодаря этой работе Глокер и его команда стали одними из пяти финалистов премии NVIDIA Global Impact Award 2016. Ежегодная премия в $150000 вручается исследователям, использующим технологии NVIDIA в принципиально новых проектах для решения социальных, гуманитарных и экологических проблем.

Быстрое реагирование

Каждый год миллионы людей получают черепно-мозговые травмы. И любая травма, нарушающая нормальное функционирование головного мозга, может в дальнейшем привести к умственным и эмоциональным проблемам, например, ослаблению когнитивных способностей или депрессии.

Большое разнообразие подобных травм затрудняет их выявление и лечение. При оказании срочной медицинской помощи особую важность играет скорость принятия решений. Глокер узнал это на своем опыте во время работы водителем машины скорой помощи в Германии.

«Врачам необходимо понимать, что происходит с органами и головным мозгом. Они принимают решения на основе диагностических изображений, полученных в отделении скорой помощи, - объяснил Глокер. - Наши достижения в области вычислительных технологий помогают им принимать более обоснованные решения».

Изображение поврежденного участка головного мозга

Изображение поврежденного участка головного мозга.

 

Поиск соответствия фильтрам

Аспирант Константинос Камнитсас (Konstantinos Kamnitsas) и другие члены команды Глокера разработали собственный метод анализа изображений. Они используют одну из наиболее успешных техник глубокого обучения в области машинного зрения - сверточные нейронные сети, в которых к изображению последовательно применяются тысячи фильтров.

Исследователи из Имперского колледжа применили этот GPU-ускоренный вычислительный инструмент к медицинским 3D изображениям. Этот требующий большого объема вычислений метод деления повреждений головного мозга на сегменты был разработан с помощью библиотеки PythonTheano, которая поддерживает CUDA-ускоренные вычисления и использует современные технологии NVIDIA.

 

Срез мозга с поврежденными участками

Срез мозга с поврежденными участками.

 

Расширение объема памяти на различных графических картах GeForce GTX позволило команде экспериментировать с большими нейронными сетями. А развертывание в исследовательской лаборатории кластера на основе 16 графических ускорителей NVIDIA Tesla K80 обеспечило еще больший прирост производительности.

«GPU обеспечивают быструю и эффективную реализацию алгоритмов и имеют подходящую архитектуру для подобного анализа изображений. Мы бы не справились без GPU, - рассказал Глокер. - С помощью GPU анализ одного снимка головного мозга занимает две минуты. Без GPU этот процесс может затянуться на часы».

Результатом работы команды Глокера стала система для автоматического определения и деления на сегменты повреждений головного мозга, связанных с ЧМТ, которая превосхoдит по производительности другие современные системы.

Результаты работы Глокера и его команды «способствуют изменению парадигмы использования МРТ для диагностики и лечения черепно-мозговых травм», считает профессор Дэвид Менон (David Menon), глава отделения анестезиологии в Кэмбриджском университете.

Команда выяснила, что их метод хорошо подходит для оценки состояния жертв инсульта и пациентов с опухолью головного мозга. Он так же может быть использован для визуализации сердца и внутриутробной диагностики.