LAMP: 画像セグメンテーションのための自動モデル並列化による大規模ディープ ネット
ディープラーニングは医用画像処理に欠かせないツールとなっており、臨床医が画像の読み取り、測定値の計算、変化のモニタリング、緊急所見の特定を高速化し、ワークフローの最適化を支援します。Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) カンファレンスで発表された最新の研究結果をご覧ください。また NVIDIA GPU テクノロジ カンファレンス (GTC) では、それをを支える研究者に会うことができます。
LAMP: 画像セグメンテーションのための自動モデル並列化による大規模ディープ ネット
肺炎と気胸の大規模データセットを使用した、視覚および言語参照オブジェクトの弱教師あり 1 ステージ検出
GANDALF: MRI によるアルツハイマー病診断のための識別要素適応損失の調整を行う敵対的生成ネットワーク
複数機関の共同ディープラーニングを使用する膵臓の自動セグメンテーション
乳腺濃度分類のためのフェデレーテッド ラーニング: 現実世界の実装
医用画像のためのフェデレーテッド シミュレーション
| 10/5 (月) | 10/6 (火) | 10/7 (水) | 10/8 (木) |
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| NVIDIA CEO Jensen Huang による基調講演 > 06:00 PDT (UTC-13:00) |
Braindate: Roughing out the architecture for next-generation solutions in hospitals and healthcare > 09:00 - 09:45 PDT (UTC-07:00) |
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| Architecting AI-Powered Medical Instruments > 11:00 - 11:50 PDT (UTC-07:00) |
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| Braindate: What's the most effective way to integrate apps into a medical imaging ecosystem > 14:00 - 14.45 PDT (UTC-07:00) |
Braindate: What are some of the ways to integrate apps into the hospital ecosystem (like EMRs) > 13:00 - 13.45 PDT (UTC-07:00) |
What's the best ways to address virtual desktop infrastructure VDI in hospitals and healthcare? > 14:00 - 14:45 PDT (UTC-15:00) |
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| Dinner with Strangers: How to put AI trained models in action in a medical imaging environment > 17:00 - 18:00 PDT (UTC-07:00) |
Dinner with Strangers: Clara Imaging for training applications > 17:00 - 18:00 PDT (UTC-13:00) |
MONAI (AI のための医療オープン ネットワーク) は、医用画像のディープラーニングのための PyTorch をベースとした自由に利用できるフレームワークで、コミュニティがサポートしています。このフレームワークは、ネイティブの PyTorch パラダイムで医用画像トレーニングのワークフローを開発するため、ドメインに最適化した基本機能を提供します。9 月 30 日から 10 月 2 日の期間、MICCAI 教育イニシアティブとの共同作業により、医用画像研究者に向けて、トレーニング モジュール、アーキテクチャの詳細な説明、オープン チャレンジによる MONAI ブートキャンプを初めて開催します。
注: MONAI ブートキャンプは定員に達しました。
すべてのトレーニングは記録され、このページでオンデマンドで利用できるようになります。