醫(yī)學(xué)研究員Viksit Kumar通過(guò)基于GPU的深度學(xué)習(xí)研究，力圖利用超聲圖像實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的癌癥診斷。

當(dāng)Viksit Kumar得知自己的母親患上了卵巢癌時(shí)，癌癥已經(jīng)發(fā)展到了第三期，這時(shí)候再采取化療已經(jīng)無(wú)力回天了。2006年，這位母親在印度孟買(mǎi)的一家醫(yī)院去世，但如果癌癥早一點(diǎn)發(fā)現(xiàn)，她本可以再多活幾年。

這個(gè)想法不斷地在這名機(jī)械工程專(zhuān)業(yè)學(xué)生的腦中徘徊，并最終激勵(lì)他選擇了一條不同的道路。

“這是驅(qū)使我轉(zhuǎn)而主攻醫(yī)療領(lǐng)域的因素之一。” Kumar說(shuō)道。現(xiàn)在他是明尼蘇達(dá)州羅徹斯特梅奧醫(yī)院的高級(jí)研究員。他希望自己這項(xiàng)研究可以幫助其他人免于同樣的悲劇。

在過(guò)去幾年間，Kumar一直致力于基于GPU的深度學(xué)習(xí)研究，力圖利用超聲圖像實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的癌癥診斷。

他把工作重點(diǎn)首先放在了乳腺癌，因其比卵巢癌更為常見(jiàn)，且能吸引到更多的研發(fā)資金。他的主要目標(biāo)是讓早期診斷在乳房X光檢查稀缺的發(fā)展中國(guó)家得以實(shí)現(xiàn)。

深入探索深度學(xué)習(xí)

加入梅奧醫(yī)院后，Kumar就開(kāi)始著手這項(xiàng)研究。當(dāng)時(shí)，他在利用超聲成像來(lái)診斷早產(chǎn)兒并發(fā)癥。當(dāng)注意到超聲波可以分辨出不同物體時(shí)，他覺(jué)得這可能會(huì)有助于乳腺癌圖像的分類(lèi)。

在對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了深入研究后，他發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)將是完善超聲診斷的理想選擇。但在當(dāng)時(shí)，Kumar對(duì)深度學(xué)習(xí)的了解少之又少。所以他埋頭苦學(xué)，花了6個(gè)多月盡其所能自學(xué)有關(guān)構(gòu)建和利用深度學(xué)習(xí)模型的一切知識(shí)。

“深度學(xué)習(xí)將會(huì)幫上大忙，這也是我的學(xué)習(xí)動(dòng)力。”他說(shuō)道。

事實(shí)上，人們的確需要這種幫助。乳腺癌是最常見(jiàn)的癌癥之一，也是最容易被發(fā)現(xiàn)的癌癥之一。然而，由于成本原因，在發(fā)展中國(guó)家，除了大城市外，很少有乳房X光檢查機(jī)。因此，醫(yī)療人員通常會(huì)采取保守方式，并會(huì)進(jìn)行不必要的活組織檢查。

對(duì)于偏遠(yuǎn)地區(qū)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，超聲波是一種更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的選擇。

在發(fā)達(dá)國(guó)家，大部分女性會(huì)在40歲后定期進(jìn)行乳房X光檢查。即便如此，Kumar表示，對(duì)于孕婦或備孕女性以及不能接觸乳房X光檢查的人來(lái)說(shuō)，超聲波診斷仍然是至關(guān)重要的。

紅色輪廓表示的是手動(dòng)分割的腫瘤邊界，而深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的邊界以藍(lán)色、綠色和青色表示。

無(wú)時(shí)無(wú)刻都在完善

Kumar驚異于深度學(xué)習(xí)工具的發(fā)展程度。過(guò)去需要兩三天的時(shí)間才能配置好深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，而現(xiàn)在只需要幾個(gè)小時(shí)。

Kumar的團(tuán)隊(duì)使用由NVIDIA GPU Cloud (NGC)提供的TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架容器進(jìn)行本地處理。對(duì)于最為繁重的任務(wù)，其工作被轉(zhuǎn)移到了Amazon Web Services上的NVIDIA Tesla V100 GPU，并使用同一個(gè)NGC容器。

經(jīng)過(guò)優(yōu)化，NGC容器可在NVIDIA Volta和Pascal 架構(gòu)GPU上提供本地和云端的最高性能，并包含運(yùn)行GPU加速軟件所需的一切。在兩種環(huán)境中使用相同的容器讓他們可以在任何有計(jì)算資源的地方運(yùn)行其工作任務(wù)。

“開(kāi)發(fā)出架構(gòu)后，我們想在流程上進(jìn)行迭代，這時(shí)我們就會(huì)使用AWS，”Kumar 說(shuō)道。據(jù)他估計(jì)，得益于更多更先進(jìn)的GPU共同運(yùn)行，目前處理大型任務(wù)的工作方式要比本地處理至少快上8倍。

目前該團(tuán)隊(duì)將GPU既用于訓(xùn)練，也用于推理。Kumar表示，他想在超聲波機(jī)器上進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)推理。

更多進(jìn)展值得期待

Kumar希望在明年可以將該技術(shù)試用于患者診斷。

最后，他希望日后能夠?qū)⒊暢上駪?yīng)用于其他癌癥的早期檢測(cè)，如甲狀腺癌以及卵巢癌。

Kumar的工作極具開(kāi)創(chuàng)性，但他呼吁大家保持耐心，直到真正將AI和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域的那一天。“在被放射科醫(yī)師和超聲醫(yī)師認(rèn)可成為臨床標(biāo)準(zhǔn)之前，這項(xiàng)技術(shù)必須發(fā)展得足夠成熟。”他表示。

Kumar及其團(tuán)隊(duì)的努力勢(shì)必有助于推動(dòng)這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。