此次获奖的印戎细胞检测模型提出了针对印戎细胞检测任务中仅有部分病例图像区域具备有效标注的解决方案,创新性地提出了解耦梯度范数均衡损失,解决漏标注带来的模型优化方向偏离以及模型过拟合问题,提高模型在医学影像中普遍存在的弱监督学习任务上的召回率以及鲁棒性。

印戎细胞检测模型(CNN)是一个计算密集型任务,需要同时占用大量内存进行模拟训练。最适用于CNN模型训练的是通过GPU运算。但鉴于GPU显存存量的硬件瓶颈,徐奕副教授团队与DBCloud深脑云公司达成合作,采用由DBCloud深脑云提供的DBCloud一体机服务。

DBCloud深脑云是一家专注于人工智能领域计算机服务的集成解决方案提供商。其DBCloud AI 一体机解决方案,大型模型支持(LMS),用于解决GPU显存不足问题。LMS解决方案包括硬件和软件创新。硬件平台为 IBM OpenPOWER9服务器,CPU处理器自带NVlink通信模块,最大支持150G每秒的带宽。因此,GPU和CPU之间的数据交换非常快。通过LMS框架将内存共享给GPU直接使用,从而突破显存容量的限制。

此外,DBCloud AI 一体机使用LMS,深度学习模型可以在没有任何模型改变的情况下,扩展到超出以前可能的范围。同时,借助高带宽总线连接GPU和CPU,训练速度不会下降很多。

DBCloud AI一体机的使用大大增加徐奕副教授团队模型的深度和复杂性,提高模型的处理批次以及医学影像的分辨率,助力团队印戎细胞检测模型顺利解决标注带来的模型优化方向偏离以及模型拟合问题,在医学影像计算领域以及计算机辅助介入领域产生重大突破,进一步发挥人工智能在辅助决策、优化病理诊断等数字病理领域的应用价值。

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