源之原味

 

这篇文章来自 nvidia.com。原始 url 是: https://blogs.nvidia.com/blog/2018/06/19/automated-ct-scan-brain/

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200万细胞一分钟。这就是当细胞在中风或脑损伤中没有氧气时, 大脑损伤的发生速度。

两者都可能产生悲剧性后果--瘫痪、记忆力减退、言语困难甚至死亡。但是医生不能在没有初步诊断的情况下开始治疗, 这需要在测试完成后立即阅读 CT 扫描。

不幸的是, 这不是通常发生的事情, Prashant 谨慎说, 共同创始人 Qure.ai, 我们的一个成员 初始启动加速器 程序。

"放射科医生通常有积压的病例," 他说。"他们可能有30个病例要读, 而受伤的病人脑出血是第三十一。他们必须经过所有的其他人才得到那个。

Qure.ai 正在改变, 随着 GPU 加速 深入学习 在不到10秒内检测头部 CT 扫描的关键问题的技术。谨慎说, 它的目的是帮助医生快速确定病例的优先次序。

中风后, 脑细胞会因缺氧而死亡。Qure. ai 的自动 CT 扫描旨在通过加速治疗来减少脑损伤。
中风后, 脑细胞会因缺氧而死亡。Qure. ai 的自动 CT 扫描旨在通过加速治疗来减少脑损伤。

技术读取出血

Qure.ai 最近推出了自动 CT 扫描阅读器, 以识别中风或外伤性脑损伤患者的脑出血、头部骨折和血栓等缺陷。它还区分了五种类型的出血, 查明其位置, 并确定出血的程度。

所有这些都是决定如何治疗病人的关键。例如, 中风通常是由血块引起的, 所以标准治疗是血液稀释剂。但是如果大脑中有出血, 那可能是致命的。

Qure.ai 共同创办人 Pooja 博士说, 知道出血的位置和数量的其他治疗方案。随着血液在头骨中积聚, 它给大脑带来了额外的压力, 从而切断了氧气。为了减轻压力或止血, 医生可以做手术切除颅骨的一部分。

通过 Qure 的自动扫描仪, 医生可以快速地确定优先级并治疗最严重的病例, 以保护宝贵的脑细胞。

Qure. ai 的自动 CT 扫描发现脑部功能性组织的出血。
Qure. ai 的自动 CT 扫描发现脑部功能性组织的出血。

放射科医师的准确度

Qure.ai 在超过30万头的 CT 扫描和报告中训练其深层学习模式, 使用 NVIDIA 泰坦 XGeForce GTX 1080 GPUs 与 cuDNN-加速 Pytorch 深入学习框架。在测试中, 他们的平均准确度达到95% 以上, 而97% 由三名高级放射科医生的小组进行。

这两年的初创公司部署了它的模型, 这个过程被称为 推理 -使用我们的 特斯拉 GPUs亚马逊网站服务云。

该公司还致力于胸部 X 线分析, 由 NVIDIA GPUs 辅助。除其他外, 谨慎希望能够更快地诊断结核病, 以避免其传播和及时治疗病人。未经治疗, 结核病可致命;这是一个 全世界死亡的前10个原因, 根据世界卫生组织的数据。

在这里, 一名放射科医生研究了一个外伤性脑损伤患者的 CT 扫描, 但许多地区面临着放射学的严重短缺。Qure. ai 的自动 CT 扫描是专为放射科医生缺乏的患者设计的。
一名放射科医生研究了一个外伤性脑损伤患者的 CT 扫描。Qure. ai 的自动 CT 扫描旨在帮助放射科医生缺乏的病人。

放射科医师短缺

谨慎说, Qure.ai 的最大目标是向放射科医生稀少的地区提供放射服务。例如, 在肯尼亚, 每27.5万人只有一个放射科医生, 印度每6.5万人有一个放射科医生, 他补充说。

甚至一些高度发达的国家也在苦苦挣扎。英国刚刚 7.5 放射科医师每10万, 根据英国皇家放射科医学院的情况, 国家卫生服务部门形容为 "绝望"。

谨慎说: "我们希望使用 AI 来帮助使放射学更便宜, 更易接近。

Qure.ai 在印度推出了 CT 扫描技术, 在那里, 一些放射学中心在日常的实践中使用它。该公司正在三美国中心测试它, 同时寻求 FDA 的批准, 并正在计划测试在欧盟以及。

有关 Qure.ai 如何开发其扫描技术的详细信息, 请阅读本文, 头部 CT 扫描中关键结果检测的深度学习算法的开发与验证.

* 本故事的主要图像显示了颅骨内部出血的自动 CT 扫描。左边是大脑功能组织中的血液。右边是脑外出血, 通常是头部损伤造成的。图像的 Qure.ai。

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