NVIDIA أطلقت أداة لتوليد الصور الطبية ثلاثية الأبعاد

قدمت NVIDIA إطار عمل NV-Generate-CTMR - منصة مفتوحة المصدر لتوليف صور طبية ثلاثية الأبعاد واقعية. يعتمد هذا الحل على مجموعة بيانات جديدة MR-RATE - أكبر مجموعة مفتوحة المصدر لدراسات التصوير بالرنين المغناطيسي متعددة الأنماط للدماغ.

مشكلة نقص البيانات

توفير بيانات عالية الجودة للذكاء الاصطناعي في التصوير الطبي يمثل نقطة اختناق حرجة في تطوير الأنظمة التشخيصية. المشاكل الرئيسية: محدودية مجموعات البيانات المتاحة، وحماية خصوصية المرضى، والتكلفة العالية للتعليق التوضيحي من قبل المتخصصين. النماذج المدربة على بيانات محدودة لا تتعمم بشكل جيد وتفشل في العمل على أنواع أخرى من أجهزة المسح والبروتوكولات السريرية.

نتيجة لذلك، يقضي المطورون أشهراً طويلة في جمع عشرات الآلاف من الصور، والتنسيق مع المستشفيات، والتفاوض مع الجهات التنظيمية. هذا يوقف التطوير لأشهر عديدة.

كيفية عمل NVIDIA NV-Generate

يعتمد الإطار على نسختين من معمارية MAISI: يستخدم MAISI-v1 نماذج الانتشار الاحتمالية الكامنة للتوليف المتنوع. يطبق MAISI-v2 نموذج Latent Rectified Flow - مما أسفر عن تسريع الاستدلال بمعامل 33 ضعف وتحسين الجودة.

تقوم النموذج المتخصصة NV-Generate-MR-Brain بتوليف صور تصوير الرنين المغناطيسي للدماغ بتباينات مختلفة: T1, T2, FLAIR و SWI. تصل الأحجام المُنتجة إلى 512 × 512 × 256 بكسل. يدعم النظام كلاً من صور الدماغ الكاملة والصور بدون الجمجمة، مع التحكم في الهياكل التشريحية من خلال وحدات ControlNet.

«هذا أول إطار عمل يسمح بتحديد الهياكل التشريحية في الصور المركبة مع

تطابق دقيق للشروط».

مجموعة بيانات MR-RATE - معيار جديد

تم استخدام MR-RATE للتدريب - أكبر مجموعة مفتوحة المصدر لدراسات التصوير بالرنين المغناطيسي متعددة الأنماط للدماغ:

• 100 ألف دراسة تصوير بالرنين المغناطيسي
• أكثر من 83 ألف مريض فريد
• 700 ألف حجم ثلاثي الأبعاد
• تقارير إشعاعية وبيانات سريرية غير معرفة الهوية

يسمح هذا الحجم للنماذج بالتعلم من التنوع الحقيقي للأجهزة والبروتوكولات والأمراض - من الهياكل الصحية إلى الأورام النادرة.

المزايا للمطورين

الإطار مرن: نموذج واحد يعمل مع درجات دقة مختلفة وأحجام أحجام وتغطية منطقة متنوعة. لا يتطلب إعادة تدريب لكل جهاز مسح في العيادة.

الكفاءة: يتطلب الضبط الدقيق حسابات أقل من التدريب من الصفر. سرعة MAISI-v2 قابلة للمقارنة مع أفضل نماذج توليد الفيديو.

طبق الباحثون الخارجيون بالفعل هذه النماذج لكشف الشذوذ وتصنيف سرطان الرئة واكتشاف آفات البروستاتا والتوليف بين الأنماط.

ماذا يعني هذا

الصور الطبية المركبة تصبح أداة عملية للصناعة. يمكن للعيادات وشركات الطب والتكنولوجيا الناشئة الآن تدريب نماذج ذكاء اصطناعي قوية دون انتظار مجموعات بيانات ضخمة والموافقة على البيانات الخاصة بالمرضى.

في سياق أصبحت فيه الطب أكثر فأكثر شخصية ومتعددة الأنماط، يعتبر توليد البيانات القابل للتطوير ميزة تنافسية حاسمة.