United Imaging Healthcare verbessert die Geschwindigkeit und Qualität der MR-Bildgebung

Die Produkt- und Entwicklerteams von United Imaging Healthcare stellten fest, dass die Rekonstruktion hochwertiger MR-Bilder extrem rechenintensive Arbeitslasten erfordert. Außerdem mussten sie mehr Streaming-Sensordaten nutzen, um einen höheren Durchsatz in kürzerer Zeit zu erzielen. United Imaging Healthcare begann mit der Verwendung von NVIDIA High-Performance-Computing (HPC) und KI-Plattformen von NVIDIA, um ihre proprietären Algorithmen zu verbessern, die darauf abzielen, die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Bildgebungsprozesses zu verbessern. Doch selbst mit diesen Algorithmen kostete die Verarbeitung von Streaming-Sensordaten immer noch zu viel Zeit und produzierte hohe Kosten, was nicht den Anforderungen der von ihnen betreuten Klinikern entsprach. Das Team erkannte, dass eine Full-Stack-GPU-beschleunigte Lösung notwendig war, um intelligente MR-Geräte mit wettbewerbsfähigen, innovativen Fähigkeiten auf den Markt zu bringen.

Das Team von United Imaging Healthcare nutzte die umfangreiche Suite von NVIDIA an GPUs und SDKs, die ihnen eine breite Palette von Beschleunigungen von KI-Inferenzen bis hin zu Matrixberechnungen zur Verfügung stellte. Mithilfe von NVIDIA-Rechenzentren-GPUs konnten die Produkte und Engineering-Teams die Leistung und Geschwindigkeit ihrer HPC-Algorithmen steigern. Diese sind für das Streamen von Sensordaten in Bildpipelines erforderlich. Mit dem NVIDIA CUDA® Toolkit optimierte das Team die Leistung ihres proprietären Algorithmus für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen in mehreren Umgebungen.

United Imaging Health verwendete auch cuSolver, die hochleistungsfähige Matrix-Berechnungsbibliothek von NVIDIA, um die Rekonstruktion von MR-Bildern zu beschleunigen. Um die Leistung weiter zu verbessern, entwarfen die NVIDIA-Ingenieure einen maßgeschneiderten Algorithmus, der die Rechengeschwindigkeit um mehr als das Zehnfache erhöhte und die Zeit für die MR-Rekonstruktion erheblich verringerte.

Mit dabei in der Software Suite von NVIDIA AI Enterprise: Support für Unternehmen. Dieser stellte sich als ein essenzielles Erfolgskriterium in der Entwicklung und Markteinführung von United Imaging Healthcares KI-gestütztem MR-Gerät heraus. NVIDIA Experten, darunter DevTech Ingenieure und Lösungsarchitekten, halfen ihren Teams dabei, Modelle zu trainieren, Codes zu analysieren, GPUs effizient zu migrieren und die Entwicklungskosten zu senken. Darüber hinaus nahmen die Teammitglieder von United Imaging Healthcare in Kursen des NVIDIA Deep Learning Institute teil, um ihr Verständnis darüber zu vertiefen, wie Entwicklung auf CUDA funktioniert.

Die Nutzung der NVIDIA-Plattform hat einen erheblichen Einfluss auf die Rekonstruktion von MR-Bildern. Nachdem das Team von United Imaging Healthcare die KI mithilfe von NVIDIA GPUs und dem KI-Computing-Stack problemlos in seine medizinischen Instrumente integriert hatte, konnte die Bildkonstruktionszeit um fast 95 Prozent reduziert werden. Um diese Reduzierung zu optimieren, haben die Support-Teams von NVIDIA United Imaging Healthcare dabei geholfen, die Algorithmen um das 3-Fache weiter zu beschleunigen. Klinische Teams können nun die Zeit, welche Patienten in beengten MR-Geräten verbringen müssen, auf ein Minimum begrenzen und es ist Krankenhäusern nun möglich, immer mehr Patienten Zugang zu den verbesserten MR-Verfahren zu bieten.