Vishwesh Nath – NVIDIA 技術博客
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog
閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。
Thu, 25 Apr 2024 06:38:14 +0000
zh-CN
hourly
1
196178272 -
借助 NVIDIA AI 基礎模型 VISTA-2D 推進細胞分割和形態分析
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-cell-segmentation-and-morphology-analysis-with-nvidia-ai-foundation-model-vista-2d/
Mon, 22 Apr 2024 04:39:27 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9628
Continued]]>
基因組學研究人員使用不同的測序技術來更好地理解生物系統，包括單細胞和空間組學。與從細胞層面查看數據的單細胞不同，空間組學考慮了數據的位置，并考慮到用于分析的空間環境。 隨著基因組學研究人員尋求在組織層面跨多個組學對生物系統進行建模，空間組學領域正在推動一種新的范式，即在空間環境中詢問細胞的方法。大多數這些空間組學方法都依賴于成像，以便在不分離細胞與組織的情況下查看標記 (如光標記)。 這些標簽可以應用于不同的分子 (例如 RNA 和蛋白質)，并保留其起源細胞的空間信息以及細胞在組織中的位置。這種成熟的細胞動力學建模方法正在推動對發展和疾病的新理解，并標志著研究人員激動人心的范式轉變。 NanoString 等空間組學提供商利用 NVIDIA GPU 并加速其 CosMx SMI 設備上的計算，以應對這些挑戰。空間組學技術 (CosMx 空間分子成像)…
Source
]]>
9628
-
新型 transformer 模型實現了 3D 醫學圖像分析的最新基準
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/novel-transformer-model-achieves-state-of-the-art-benchmarks-in-3d-medical-image-analysis/
Wed, 22 Jun 2022 03:53:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4367
Continued]]>
在計算機視覺和模式識別會議（ CVPR ）上， NVIDIA 研究人員發表了 35 多篇論文。這包括對 移動窗口 UNEt TRansformers （ Swin-UNETR ）的研究，這是第一個基于變壓器的預訓練框架，專為 3D 醫學圖像分析中的自我監督任務而設計。這項研究是創建用于數據注釋的預訓練、大規模和自監督三維模型的第一步。 作為一種基于 transformer 的計算機視覺方法， Swin UNETR 采用了 MONAI ，這是一種開源的 PyTorch 框架，用于深入學習醫療成像，包括放射學和病理學。使用這種預訓練方案， Swin UNETR 為各種醫學圖像分割任務設定了新的最先進的基準，并一致證明了其有效性，即使只有少量的標記數據。 Swin UNETR 模型在 NVIDIA DGX-1 集群 使用八個 GPU 和 AdamW 優化算法。
Source
]]>
4367
人人超碰97caoporen国产