論文の概要: CapillaryX: A Software Design Pattern for Analyzing Medical Images in Real-time using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08462v1
• Date: Wed, 13 Apr 2022 18:47:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-24 16:07:43.144193
• Title: CapillaryX: A Software Design Pattern for Analyzing Medical Images in Real-time using Deep Learning
• Title（参考訳）: CapillaryX:ディープラーニングを用いたリアルタイム医療画像分析のためのソフトウェア設計パターン
• Authors: Maged Abdalla Helmy Abdou, Paulo Ferreira, Eric Jul, Tuyen Trung Truong
• Abstract要約: 本稿では,医療画像のリアルタイム解析をローカルかつ並列に行うことができる計算アーキテクチャを提案する。 我々は,微小循環画像中の血管の定量化という,特定の医学・工業ケーススタディに焦点を当てた。 その結果,本システムはシリアルシステムに比べて約78%高速であり,マスタスレーブ並列システムアーキテクチャよりも12%高速であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.688204255655161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in digital imaging, e.g., increased number of pixels captured, have meant that the volume of data to be processed and analyzed from these images has also increased. Deep learning algorithms are state-of-the-art for analyzing such images, given their high accuracy when trained with a large data volume of data. Nevertheless, such analysis requires considerable computational power, making such algorithms time- and resource-demanding. Such high demands can be met by using third-party cloud service providers. However, analyzing medical images using such services raises several legal and privacy challenges and does not necessarily provide real-time results. This paper provides a computing architecture that locally and in parallel can analyze medical images in real-time using deep learning thus avoiding the legal and privacy challenges stemming from uploading data to a third-party cloud provider. To make local image processing efficient on modern multi-core processors, we utilize parallel execution to offset the resource-intensive demands of deep neural networks. We focus on a specific medical-industrial case study, namely the quantifying of blood vessels in microcirculation images for which we have developed a working system. It is currently used in an industrial, clinical research setting as part of an e-health application. Our results show that our system is approximately 78% faster than its serial system counterpart and 12% faster than a master-slave parallel system architecture.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像の最近の進歩、例えば、キャプチャされたピクセル数の増加は、これらの画像から処理および分析するデータの量も増加したことを意味する。 ディープラーニングアルゴリズムは、大量のデータでトレーニングされた場合の高精度さから、そのような画像を分析するための最先端技術である。 それにもかかわらず、そのような分析にはかなりの計算能力が必要であり、時間とリソースを要求できるアルゴリズムである。 このような高い要求は、サードパーティのクラウドサービスプロバイダを使って満たすことができる。 しかし、このようなサービスを使って医用画像を分析すると、いくつかの法的およびプライバシー上の課題が生じ、必ずしもリアルタイムな結果が得られない。 本稿では、ディープラーニングを用いて、ローカルかつ並列に医療画像をリアルタイムで分析できるコンピューティングアーキテクチャを提供する。 局所画像処理を現代マルチコアプロセッサ上で効率的にするために、並列実行を利用して、ディープニューラルネットワークのリソース集約要求を相殺する。 本研究は,手術システムを開発した微小循環画像における血管の定量化という,特定の医学・産業のケーススタディに焦点を当てた。 現在、e-healthアプリケーションの一部として、産業、臨床研究の現場で使用されている。 その結果,本システムはシリアルシステムよりも約78%高速であり,マスタスレーブ並列システムアーキテクチャよりも12%高速であった。

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