昆士兰大学(UQ)的高性能计算机系统Weiner现在能够将图像处理和深度学习算法应用于数字病理学。

据信息技术与电气工程学院UQ教授Brian Lovell称，由于Weiner可以并行运行多个图形处理单元，因此加快了病理学测试的人工智能(AI)培训，因此速度提高了数百倍比以前。

Lovell补充说，这将使医学界加快他们的工作，因为将近70%的全科医生诊断是基于病理学检查的。

(资料图片仅供参考)

Sullivan Nicolaides Pathology(SNP)首席执行官Michael Harrison说：“为病理学中的数字显微镜开发AI是一个反复的过程，需要大量的验证和标准化。”

“这些进展将极大地促进数字病理学中人工智能算法的发展，并使更早地进入常规病理学环境。

“我们认为AI可以提高病理学的质量和效率，而不是替代病理学家和科学家，它已被SNP成功用于增强某些测试的质量和解释性。”

Weiner的增强功能将在病理学的所有显微镜领域中应用，包括免疫学，组织病理学和微生物学专业。

昆士兰州昆士兰州脑研究所已将韦纳(Weiner)用于分析人类头骨模型，所进行的工作致力于延缓世界上最令人衰弱的疾病之一-阿尔茨海默氏病的发作。

昆士兰州脑科学研究所一直在使用Wiener系统通过一种称为有限元法的分析技术对超声行为进行建模，该机构希望超声可以潜在地暂时用于将治疗药物直接递送至大脑。

Weiner的可视化节点包括：两个Dell EMC PowerEdge R740 HPC节点，具有两个Intel Xeon Gold 6132，每个节点28个内核;1TB DDR4 RAM; 三个Nvidia Tesla V100加速器单元;1.6TB Dell EMC NVMe闪存存储;和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。

计算和分析节点拥有17台Dell EMC PowerEdge R740，具有两个Intel Xeon Gold 6132，每个节点28个内核。384GB DDR4内存; 两个Nvidia Tesla V100加速器单元;1.6TB Dell EMC NVMe闪存存储;和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。

它还具有以下节点：15个Dell EMC PowerEdge C4140，具有两个2 x Intel Xeon Gold 6132，每个节点28个内核;384GB DDR4内存; 四个Nvidia SXM2 Tesla 32GB V100加速器单元;1.6TB Dell EMC NVMe闪存存储;和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。

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