在過去十年中，深度學習卷積神經網絡的快速發展徹底改變了計算機視覺任務的執行方式。算法、軟件和硬件的改進使得單計算機視覺模型能夠以難以置信的速度運行。這種實時性能為廣泛的應用開辟了新的可能性，如 數字手術?。
計算機視覺的一個新的前沿正在迅速到來，不僅一個深度學習模型將被用來驅動決策或結果，而且可能有幾十個模型同時運行。這將產生更加強大和復雜的計算機視覺應用。
NVIDIA Inception 成員 iCardio.ai 正在推動這一新的前沿。他們的超聲心動圖大腦平臺使用了 60 多種機器學習算法，幫助心血管診斷更加準確。這些模型可以執行諸如自動分類心臟視圖、識別心臟的關鍵線性測量值、評估各種心肌病和心臟瓣膜異常（如主動脈狹窄）等任務。
讓 iCardio.ai Brain ai 處理管道實時運行并非易事。為了實時運行他們的多 AI 管道， iCardio.AI 正在利用 NVIDIA Clara Holoscan ，這是一個使醫療設備開發人員能夠在邊緣加速 AI 應用程序開發和部署的平臺。
iCardio.ai 實現了全面的 ai 處理管道，試圖模仿心臟病專家的思維。根據預期的臨床排除標準， AI 首先評估圖像質量。它試圖在應用測量或異常預測之前檢測心臟的解剖成分。這種方法增加了對上游 AI 預測基礎的信任，因為它們被指定在與真實世界中具有合理臨床質量的圖像具有實質相似性的圖像上運行。
NVIDIA Holoscan SDK v0.4
NVIDIA Holoscan 軟件開發套件為開發人員提供加速庫、預訓練的 AI 模型和參考應用程序，以構建高性能流式 AI 應用程序。
NVIDIA Holoscan SDK v0.4 的發布現在可以使用 C ++和新的 Python API 快速開發軟件定義的醫療應用程序。它還包括一個新的 Holoscan 推理模型功能和一個多 AI 演示應用程序，其中包括三個 iCardio.AI 模型。
Holoscan SDK 中的 Holoscan 推理模塊是一個框架，有助于設計和執行復雜的并行 AI 推理應用程序。通過多 AI 推理模塊進行的并行推理可以將性能提高約 30% ，以便在相同的時間約束下將更多模型引入推理模塊。為了開始該過程，用戶通過在 Holoscan SDK 中初始化所需的運算符來編程 AI 應用程序，然后指定運算符之間的流并配置運算符的所需參數。
為了設計應用程序， Holoscan SDK 中的示例多 AI 應用程序使用 iCardio.AI 、多 AI 推理運算符和多 AI 后處理器運算符等的模型和數據。多 AI 操作員（推理和后處理器）使用 Holoscan 推理組件的 API 來提取數據、初始化和執行推理工作流，以及處理和傳輸數據以實現可視化。圖 2 顯示了一個示例多 AI 管道， Holoscan SDK 用戶手冊?中詳細介紹了該管道。
在流水線中， Multi-AI 推理使用三個預處理器的輸出來執行推理。根據推斷， Multi-AI 后處理器使用推斷的輸出進行處理，符合規范。 iCardio.ai 隨后使用深度網絡輸出創建可視化，以供臨床醫生理解 ai 測量并建立對系統的信任。 Holoscan Visualizer 運算符用于生成 PLAX 室輸出的可視化組件，然后將其輸入 Holoviz 運算符以生成可視化。
關于 iCardio.ai 模型
在決定第一個 Holoscan Multi-AI SDK 參考應用程序應使用哪些模型時， Holoscan 團隊聯系了眾多 NVIDIA Inception 成員，他們正在技術上可行的邊緣構建產品。 iCardio.ai 的模型是匹配的，需要在同一輸入上同時實時運行，并且具有不同的輸出類型。下面提供了每種型號的詳細信息。
視點分類器
在臨床實踐中，超聲心動圖是通過將換能器放置在患者身體上不同旋轉軸和傾斜度的不同位置而產生的。在世界各地使用，這種生成超聲檢查的標準程序產生了 20 多個心臟“視圖”。每個視圖對應于心臟的不同角度，并包含預期的心臟解剖組件。
使用此模型，您可以自動確定給定視圖的類別，因此也可以確定其中包含的心臟解剖組件。視圖的確定是人類和機器下游處理的第一步。
根據美國超聲心動圖學會的指南，模型輸出為與 28 個心臟視圖之一相關的每一幀產生置信度。每個幀的最突出類別的置信度在視頻長度上取平均值，以得出最終的透視分類。例如，基于視頻中的每一幀， PLAX 標準的置信度為 98% ，這表明整個視頻最有可能是心臟的 PLAX 標準視角。
PLAX 室測量
該模型確定了心臟的四個關鍵線性測量值。從上到下，心室模型自動生成估計的卡尺位置，以測量右心室的直徑、室間隔的厚度、左心室的直徑和后壁的厚度。
這些測量對于診斷最常見的心臟異常或疾病至關重要。例如，確定左心室的直徑大于該患者的預期直徑（在考慮性別和患者體質后），可能是舒張功能障礙或其他形式心力衰竭的一個明顯跡象。
該模型解釋了每個類最可能的像素位置。像素之間的距離可以假設為基礎解剖組件的長度。為了說明各點之間的距離，該模型通過心動周期的范圍計算左心室和右心室的大小。
主動脈狹窄
主動脈狹窄是一種研究廣泛的心臟病，影響主動脈瓣的功能。它會影響血液從左心室流向身體其他部位。患有嚴重主動脈狹窄的患者可能患有心臟功能障礙。及早發現這種疾病至關重要。已知主動脈狹窄治療不足，特別是在少數民族和農村地區，導致患者死亡率降低。
確定主動脈狹窄可能涉及多個參數的測量，使得傳統方法的診斷具有潛在的挑戰性。該創新模型提供了直接從標準超聲 B 模式圖像中發現主動脈狹窄的傾向。這使得經驗較少的臨床醫生可以更容易地使用超聲和具有更適度功能的探頭（如移動式定點超聲設備）進行診斷。
構建自己的多 AI 醫療應用程序
我們希望 iCardio.ai 多 ai 參考應用程序能讓您了解 NVIDIA Clara Holoscan 的可能性。要開始構建下一代軟件定義的醫療應用程序，請訪問 NVIDIA Holoscan SDK 頁面。
關于 iCardio.ai
iCardio.ai 是一家總部位于洛杉磯的公司，開發用于超聲心動圖（心臟超聲）分析的機器學習和深度學習算法。 iCardio.ai 的核心人工智能產品 iCardio.ii Brain 在其超過 2 億張圖像的內部數據集上進行了訓練，使其成為世界上規模最大的放射性人工智能產品。 iCardio.ai 與包括 GE Healthcare 在內的一些最大的超聲供應商合作，向全球臨床醫生提供其技術。
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