Advantech MIC-735M-IO tích hợp thành công với NVIDIA Holoscan SDK để tăng tốc AI thời gian thực trong các ứng dụng y tế
04/06/2024
Advantech, nhà cung cấp nền tảng AI hàng đầu, hôm nay đã thông báo rằng MIC-735M-IO, nền tảng AI biên cấp máy chủ y tế dựa trên nền tảng NVIDIA IGX Orin, đã tích hợp thành công với bộ phát triển phần mềm NVIDIA Holoscan và cung cấp nhiều bản demo khác nhau bao gồm siêu âm đa AI, phân đoạn polyp nội soi và đường ống phát hiện nội soi ngoài cơ thể. Các nhà phát triển AI hiện có thể bắt đầu sử dụng nền tảng AI y tế kết hợp với SDK NVIDIA Holoscan, có thể tải xuống từ NVIDIA HoloHub.
Hệ thống AI biên cấp y tế thế hệ mới để triển khai AI trong các thiết bị y tế
MIC-735M-IO là hệ thống máy tính AI biên dạng tháp nhỏ gọn, cấp độ y tế (192 x 376,7 x 338,5 mm). Được nhúng với NVIDIA IGX Orin, MIC-735M-IO cũng hỗ trợ 1 x khe cắm PCIe x16 cho NVIDIA RTX A6000 hoặc GPU NVIDIA RTX 6000 Ada mới được hỗ trợ, tăng hiệu suất AI lên tới 1705 TOPS. Với sự hỗ trợ điện toán AI nâng cao và hình ảnh mạnh mẽ từ các GPU rời này, MIC-735M-IO là hệ thống y tế được tối ưu hóa để phân tích AI, xử lý hình ảnh theo thời gian thực và xử lý tín hiệu.
MIC-735M-IO cung cấp gói phần mềm NVIDIA AI Enterprise-IGX với thời gian hỗ trợ 10 năm cũng như tài liệu hỗ trợ các chứng chỉ y tế (IEC 60601, 62304). MIC-735M-IO có thể chạy NVIDIA Holoscan để cải thiện năng suất phát triển bằng xử lý AI thời gian thực và khung MONAI để đào tạo các mô hình học sâu cho quy trình làm việc AI trong y tế. Các nhà phát triển có thể xây dựng các quy trình xử lý dữ liệu cảm biến đáp ứng các yêu cầu về độ trễ thấp và mở rộng quy mô từ trung tâm dữ liệu đến biên. Với NVIDIA Holoscan, MIC-735M-IO là giải pháp hoàn chỉnh sử dụng AI để cải thiện quy trình nội soi. Nó cung cấp khả năng hiển thị nâng cao và phát hiện bất thường tự động để giúp bác sĩ thực hiện nội soi hiệu quả hơn với độ trễ cực thấp.
Triển khai ngay demo giải pháp AI trong y tế với MIC-735M-IO
Các nhà phát triển có thể truy cập NVIDIA HoloHub để biết thêm thông tin về cách xây dựng quy trình xử lý AI bằng Holoscan. Advantech đã xây dựng thành công 3 bản demo khác nhau về siêu âm đa AI, phân đoạn polyp nội soi và nội soi tại nhà.
Multi-AI Ultrasound
Ứng dụng này sử dụng các mô hình và dữ liệu siêu âm tim từ iCardio.ai. Nó chạy song song ba hệ thống chuyên gia AI, giúp bổ sung thông tin chuyên sâu có giá trị cho các bác sĩ. Mô hình đầu tiên, mô hình buồng Plax, xác định bốn phép đo tuyến tính quan trọng của tim. Mô hình thứ hai, mô hình Phân loại phối cảnh chế độ B, xác định độ tin cậy của từng khung hình đối với danh mục đã biết gồm 28 hình ảnh giải phẫu tim như được xác định theo hướng dẫn của Hiệp hội Siêu âm tim Hoa Kỳ. Mô hình thứ ba, mô hình Phân loại Hẹp động mạch chủ, cung cấp điểm số xác định khả năng xuất hiện chứng hẹp động mạch chủ.
Phân đoạn polyp nội soi
Ứng dụng này có quy trình làm việc đầy đủ bao gồm hình ảnh trực quan chung về kết quả phân đoạn từ các mô hình phân đoạn polyp. Tài nguyên này chứa mô hình phân đoạn để xác định polyp trong quá trình nội soi được đào tạo trên bộ dữ liệu Kvasir-SEG, sử dụng kiến trúc mô hình ColonSegNet cũng như video phẫu thuật mẫu.
Nội soi-Đường ống phát hiện ngoài cơ thể
Ứng dụng này thực hiện phát hiện nội soi ngoài cơ thể. Nó phân loại xem khung đầu vào nằm trong hay bên ngoài phần thân. Nếu khung đầu vào nằm bên trong nội dung, ứng dụng sẽ in "Có khả năng nằm trong cơ thể"; nếu không, nó sẽ in ra "Có khả năng bên ngoài cơ thể". Mỗi khả năng đều được kèm theo điểm tin cậy.
Với SDK NVIDIA Holoscan, MIC-735M-IO có thể thực hiện ứng dụng AI theo kiểu plug-and-play. Sự kết hợp này đẩy nhanh việc triển khai AI trong các ứng dụng y tế. Advantech MIC-735M-IO có thể hỗ trợ 5-6 đầu vào video và công suất lớn cũng như thiết kế tản nhiệt với NVIDIA IGX Orin và các dGPU thế hệ NVIDIA RTX A6000 hoặc RTX 6000 Ada tùy chọn, mang đến sự linh hoạt cho các nhà phát triển AI y tế chạy SDK NVIDIA Holoscan . Để tìm hiểu thêm về MIC-735M-IO và các bản demo Holoscan, vui lòng liên hệ với Advantech Việt Nam để được hỗ trợ.
-25/MIC-735M-IO_Front-left-_B20230517105532.jpg)
