現(xiàn)在，GPU 幾乎已滲透到所有影像診斷方式中（包括 CT、MRI、X 光和超聲波），這為邊緣設(shè)備提供了 IT 數(shù)據(jù)中心和云端所具備的計算能力。隨著醫(yī)療影像領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)研究的廣泛興起，開發(fā)者們正在著力開發(fā)更多高效且經(jīng)過改進的方法，以實現(xiàn) AI 輔助工作流。

如要開發(fā)這些由 AI 支持的功能，我們就需要為 AI 準備好數(shù)據(jù)。NVIDIA Clara 的 AI 輔助標注通過提供 API 和工具包將 AI 輔助的數(shù)據(jù)標注功能引入任何醫(yī)療檢視器，由此實現(xiàn)了這一點。完成數(shù)據(jù)標注后，數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員需要構(gòu)建一個穩(wěn)健的 AI 模型。為此，NVIDIA Clara 訓(xùn)練納入了 AutoML、隱私保護聯(lián)邦學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等一系列技術(shù)。對模型進行訓(xùn)練后，您需要將其應(yīng)用到合適的臨床環(huán)境中，您可以使用 NVIDIA Clara Holoscan 做到這一點。Clara Holoscan 可減少構(gòu)建高性能 AI 推理平臺的工程投資。

用于醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的 NVIDIA Clara 有助于加速典型的成像工作流的發(fā)展。該工作流始于標注數(shù)據(jù)、創(chuàng)建 AI 模型、開發(fā)包含一個或多個 AI 模型的應(yīng)用，以及在單個機構(gòu)內(nèi)或跨多個機構(gòu)完成部署。

采用 DeepGrow 模型的 NVIDIA AI 輔數(shù)據(jù)標注（AIAA）功能可快速標注數(shù)據(jù)，您只需在數(shù)張 CT 片和 MRI 片上感興趣的區(qū)域內(nèi)點擊幾次即可。圖像標注是一項耗時、繁瑣的任務(wù)，且標注方式因人而異，而 AIAA 有助于加速圖像標注的速度。

NVIDIA Clara Train SDK 可提供 20 多個用于放射學(xué)和數(shù)字病理學(xué)的預(yù)訓(xùn)練 AI 模型，這些模型可供立即下載和使用，您也可通過遷移學(xué)習(xí)工具套件根據(jù)單個機構(gòu)的數(shù)據(jù)對模型進行相應(yīng)調(diào)整，或通過我們的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架根據(jù)多個機構(gòu)的數(shù)據(jù)對其展開訓(xùn)練。借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)，預(yù)先經(jīng)過訓(xùn)練的本地模型可以通過共享模型權(quán)重的子集而無需共享患者信息，從而根據(jù)跨地區(qū)和跨機構(gòu)患者的多樣化數(shù)據(jù)展開訓(xùn)練。

NVIDIA Clara Holoscan 是一個醫(yī)療設(shè)備混合計算平臺，包含在嵌入式服務(wù)、邊緣和云端開發(fā)和運行端到端串流和成像應(yīng)用所需的硬件系統(tǒng)、經(jīng)優(yōu)化的庫、SDK 以及核心微服務(wù)。

AI 輔助的圖像標注

Clara Train AI 輔助數(shù)據(jù)標注（AIAA）

NVIDIA AI 輔助數(shù)據(jù)標注（AIAA）提供客戶端 API 和數(shù)據(jù)標注服務(wù)器，可流暢支持任何醫(yī)療檢視器采用 AI 技術(shù)，并可加速創(chuàng)建高質(zhì)量已標注數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練穩(wěn)健的人工智能算法。

將數(shù)據(jù)標注工作流的效率提高 10 倍

提供預(yù)訓(xùn)練模型和智能算法，只需單擊幾下即可開始標注數(shù)據(jù)

可進行配置，讓用戶能夠設(shè)定自定義推理邏輯

為開發(fā)者提供可靠的服務(wù)器 - 客戶端架構(gòu)，以便通過 AI 助力的數(shù)據(jù)標注工作流擴展其檢視器應(yīng)用

AI 模型訓(xùn)練

Clara Train SDK

NVIDIA Clara Train SDK 提供一個訓(xùn)練框架，有助于加速適用于醫(yī)學(xué)影像用例的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理。這讓醫(yī)學(xué)影像研究人員和開發(fā)者能夠使用高級直觀的 API 快速實施新模型。

Clara Train 基于 MONAI Core（基于 PyTorch 的醫(yī)療健康影像深度學(xué)習(xí)框架）構(gòu)建，并且可將 MONAI 中的領(lǐng)域?qū)Ｓ没A(chǔ)模組以 MMAR（醫(yī)學(xué)模型存檔）格式加以提取。

提供先進的預(yù)訓(xùn)練模型，助您快速入門

借助適用于 3D 成像模型的特定領(lǐng)域 GPU 優(yōu)化，將訓(xùn)練性能提升至多 50 倍

提供 AutoML 等功能強大的技術(shù)，可實現(xiàn)自動參數(shù)調(diào)整并加快迭代實驗速度

Clara Train 的聯(lián)邦學(xué)習(xí)由 NVIDIA 獨立 Python 庫 NVFlare 提供支持，能夠以簡便的方式置備分布式客戶端，助力針對醫(yī)學(xué)影像用例的多機構(gòu)協(xié)作

AI 推理

Clara Holoscan SDK

超聲波、內(nèi)窺鏡、手術(shù)機器人、數(shù)字病理學(xué)、放射治療、患者監(jiān)控 CT、MRI、X 光、基因組學(xué)、顯微鏡技術(shù)等領(lǐng)域均需使用計算醫(yī)療設(shè)備，而 NVIDIA Clara Holoscan SDK 可為這些計算醫(yī)療設(shè)備提供醫(yī)療健康領(lǐng)域特定加速庫、預(yù)訓(xùn)練 AI 模型和參考應(yīng)用。

適用于傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像推理用例（包括診斷、質(zhì)量保證和研究驗證）的 Clara Holoscan 仍在開發(fā)中，您可以在 Holoscan SDK 頁面上了解更多相關(guān)信息。

如果您希望立即開始使用相關(guān)領(lǐng)域的 SDK，建議查看 MONAI Deploy。這是一個開源 SDK、參考應(yīng)用和微服務(wù)的合集，由 Project MONAI 社區(qū)創(chuàng)建，易于入門。

MONAI Deploy

MONAI Deploy 旨在成為臨床生產(chǎn)中醫(yī)療 AI 應(yīng)用的開發(fā)、包裝、測試、部署和運行的實際標準。MONAI Deploy 專注于確定應(yīng)用從研究創(chuàng)新階段到投入醫(yī)院臨床生產(chǎn)環(huán)境的歷程。MONAI Deploy 的指導(dǎo)原則包括：

創(chuàng)建有形素材：工具、應(yīng)用和演示 / 原型

先專注于放射學(xué)，隨后轉(zhuǎn)向病理學(xué)等其他形式

與臨床系統(tǒng)有互操作性。從 DICOM 入手，隨后轉(zhuǎn)向 FHIR