Il Massachusetts General Hospital accelera i tempi di elaborazione della colonscopia con Intel Soluzioni Home Blog Notizie Il Massachusetts General Hospital accelera i tempi di elaborazione della colonscopia con Intel 31/03/2020 Il dipartimento di ricerca sulle immagini 3D di Massachusetts General Hospital (MGH), in collaborazione con Intel, Microsoft e Vectorform, ha utilizzato Intel Parallel Studio per ottimizzare le principali librerie di elaborazione delle immagini, riducendo da 60 a 3 minuti il tempo di elaborazione dello screening computazionale del colon. L’azienda Massachusetts General Hospital (MGH) fornisce sofisticate cure diagnostiche e terapeutiche praticamente in ogni specialità e sottospecialità di medicina e chirurgia. Il MGH è stato costantemente nominato uno dei migliori ospedali degli Stati Uniti da U.S. News and World Report ed è il più antico e più grande affiliato docente della Harvard Medical School. MGH Imaging fornisce una gamma completa di servizi di test diagnostici utilizzando attrezzature di imaging all’avanguardia, e si è distinto con competenze nelle seguenti sottospecialità: addominale e interventistica, seno, cardiaca, muscoloscheletrica, neurologica, nucleare, pediatrica, toracica e 3D imaging. Con l’imaging 3D, le immagini ottenute dalla tomografia computerizzata e dalla risonanza magnetica sono usate per creare immagini 3D realistiche che i medici possono usare per visualizzare organi e malattie e per fare diagnosi, trattamenti e piani chirurgici. Questo livello di precisione non solo aumenta la produttività clinica, ma migliora anche la cura del paziente. Il PRODOTTO La colonscopia virtuale (VC), conosciuta anche come colonografia computerizzata (CT), è una scansione CT del colon. La SFIDA Gestire l’elaborazione altamente parallela e la pulizia virtuale del colon in tempo reale, riducendo i tempi di attesa e di elaborazione e migliorando l’affidabilità e la qualità delle immagini diagnostiche. I RISULTATI La ricerca sull’imaging 3D del MGH ha sperimentato un’accelerazione di 20 volte (da 60 minuti a 3 minuti) e ha sviluppato una soluzione all’avanguardia multipiattaforma utilizzando una singola base di codice per diversi target di processori. Il IMPATTO Riduce i tempi di attesa per i pazienti e gli esperti medici consentendo maggiori prestazioni e affidabilità, oltre a una maggiore velocità di elaborazione e visualizzazione delle immagini. “Utilizzando la tecnologia che abbiamo sviluppato in stretta collaborazione con Intel, Microsoft e Vectorform, siamo stati in grado di ridurre drasticamente il tempo di elaborazione e rendere la colonscopia virtuale una tecnica di screening del cancro al colon pratica, efficace e potenzialmente salvavita” spiega Hiro Yoshida, direttore della ricerca sull’imaging 3D, Massachusetts General Hospital e professore associato di radiologia, Harvard Medical School MGH sfrutta il parallelismo La colonscopia virtuale (VC) è una tomografia computerizzata (CT) del colon, e ha dimostrato di essere abbastanza accurata da rilevare polipi precancerosi. La ricerca sull’imaging 3D del MGH ha riconosciuto che una procedura VC di successo dovrebbe essere eseguita in meno di cinque minuti e a costi inferiori. Per raggiungere questo obiettivo, il MGH aveva bisogno di un processore adatto e di una tecnologia software che potesse gestire l’elaborazione altamente parallela e la pulizia virtuale del colon in tempo reale. La ricerca sull’imaging 3D richiedeva anche gli strumenti di sviluppo software necessari per costruire un’applicazione di colonscopia virtuale parallela che sfruttasse la più recente tecnologia dei processori. Velocità e prestazioni erano i requisiti principali per ridurre sufficientemente i tempi di attesa e di elaborazione, migliorando al contempo l’affidabilità e la qualità delle immagini diagnostiche. Accelerare il tempo di elaborazione I risultati dello studio hanno mostrato che il tempo di trattamento potrebbe essere accelerato per rendere la VC un’opzione sempre più efficace per un numero crescente di pazienti candidati alla procedura. La ricerca sull’imaging 3D ha portato a guadagni di prestazioni equivalenti a un’accelerazione di 20 volte, riducendo il tempo di trattamento da 60 a 3 minuti. Anche la produttività è stata migliorata, permettendo all’ospedale di rispettare una scadenza critica per le dimostrazioni alle conferenze Supercomputing e Radiological Society of North America. L’utilizzo delle capacità multipiattaforma è stato migliorato utilizzando una singola base di codice per più processori. I miglioramenti e la riduzione del tempo di elaborazione delle immagini hanno fatto risparmiare tempo e denaro ai pazienti. Intel Parallel Studio e un approccio Structured Workflow hanno permesso la consegna tempestiva di codice che ha soddisfatto i requisiti di performance, robustezza e manutenibilità. Questo ha anche ridotto drasticamente il costo di una colonscopia, rendendo la procedura più comoda e ampiamente disponibile. Come riconoscimento, la ricerca di imaging 3D del MGH ha ricevuto il premio “Excellence in Design” dall’assemblea scientifica alla conferenza 2011 della Radiological Society of North America. Come i prodotti di sviluppo software di INTEL hanno aiutato la soluzione La suite di strumenti Intel Parallel Studio è stata determinante per migliorare la velocità dell’applicazione di colonscopia virtuale MGH sfruttando i vantaggi delle prestazioni delle tecnologie dei processori cluster e multicore. La suite è stata utilizzata per accelerare l’applicazione di elaborazione della colonscopia virtuale fino a 20 volte. Per raggiungere questo obiettivo, sono stati utilizzati diversi componenti della suite di strumenti Intel Parallel Studio. Il componente Intel Parallel Advisor è stato usato per primo. Questo primo passo ha identificato le aree dell’applicazione che richiedono più tempo. Advisor ha aiutato a chiarire dove il parallelismo avrebbe beneficiato maggiormente, compresi quelli che hanno più da guadagnare da una riduzione significativa del tempo di esecuzione, sia attraverso miglioramenti seriali, parallelizzando il codice, o utilizzando librerie ottimizzate esistenti. Alcune strutture di dati e algoritmi sono stati modificati, e sono state introdotte le caratteristiche di convoluzione e compressione di Intel Performance Primitives (IPP). Dopo questo passo, sono state proposte varie strategie per l’introduzione del parallelismo ed è stato simulato il beneficio in termini di prestazioni di ciascuna. Per una data proposta, il consulente parallelo di Intel ha anche simulato potenziali conflitti nelle regioni parallele (ad esempio, deadlocks, condizioni di gara). Questo è stato utilizzato per valutare la correttezza di una proposta. Tutti gli errori identificati dallo strumento sono stati corretti. Le prestazioni dell’implementazione sono state caratterizzate utilizzando Intel Parallel Amplifier, mentre la precisione è stata testata utilizzando Intel Parallel Inspector. Inspector è stato poi usato per testare l’unità ora parallelizzata, e in alcune occasioni, ha scoperto problemi oscuri riguardanti esattamente come il parallelismo era stato aggiunto. Ha trovato rapidamente le cause dei crash che erano molto difficili da vedere nel codice sorgente, e molto difficili da debuggare con un tipico debugger. Il programma di lavoro è stato poi caratterizzato utilizzando Intel Vtune Profiler. Il parallelismo potrebbe essere visto, e il prossimo sito da affrontare potrebbe essere scelto. Questo ha permesso di concentrare il lavoro sulle aree ad alto rendimento. Intel Parallel Studio ha incorporato il modello parallelo che meglio si adatta all’applicazione di colonscopia virtuale per la visualizzazione, l’elaborazione e le prestazioni. Il risultato è stato un codice parallelo che ha soddisfatto i requisiti dell’obiettivo. Allo stesso tempo, l’approccio Structured Workflow ha aiutato gli sviluppatori a raggiungere i loro obiettivi di performance in modo veloce e ben organizzato. Fonte e illustrazioni: software.intel.comTraduzione: ritme.com SCOPRIRE INTEL ONEAPI Leggi anche 19/09/2024 Soluzioni Storm Reply migliora le prestazioni LLM con le istanze EC2 C7i e Intel® oneAPI Storm Reply, leader nelle soluzioni cloud, ha scelto le istanze Amazon EC2 C7i, supportate dai processori Intel® Xeon® di quarta generazione, per ottimizzare i suoi grandi modelli linguistici (LLM). 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