ザイリンクスと Spline.AI、AWS 上で動作する X 線画像分類用深層学習モデルとリファレンス デザインを開発

適応性の高いモデルにより、医療機器メーカーおよび医療サービス プロバイダーは 臨床放射線アプリケーション用トレーニング済みモデルの迅速な開発が可能に

Nov 12, 2020

ザイリンクス社 (本社: カリフォルニア州サンノゼ、NASDAQ: XLNX) は 10 月 13 日 (米国時間)、Spline.AI との協業を経て、Amazon Web Services (AWS) 上で動作する完全な機能を備えた医療 X 線画像分類用深層学習モデルとリファレンス デザイン キットを発表した。この高性能なモデルは、ZCU104 をベースとするザイリンクス Zynq® UltraScale+™ MPSoC デバイス上で運用され、ザイリンクス DPU (深層学習プロセッシング ユニット) を利用する。この DPU はソフト IP テンソル アクセラレータであり、疾患の分類や検出などを目的とする各種ニューラル ネットワークの運用に十分に対応できる性能を備えている。

両社の協業で開発されたこのソリューションは、ザイリンクス Zynq UltraScale+ MPSoC デバイスと Python プログラミング プラットフォームで動作するオープンソース モデルを使用しており、研究者はこのモデルをアプリケーション固有の多様な要件に適応させることができる。医療機器メーカーおよび医療サービス プロバイダーは、このオープンソース デザインを使用して、各種の臨床放射線アプリケーション向けトレーニング済みモデルを迅速に開発、運用できる。これらのアプリケーションはモバイル、携帯型、または POC (Point-of-Care) エッジ デバイスで利用でき、クラウドで簡単に拡張できる。

このオープンソース デザインを使用した放射線検査フローの開発手法の詳細は、https://japan.xilinx.com/applications/medical/healthcare-ai.html を参照されたい。

ザイリンクスのコア マーケット グループのマーケティングおよびビジネス開発担当バイス プレジデントであるカピル・シャンカー (Kapil Shankar) は、次のように述べている。「AI は医療アプリケーションの中でも急速な成長と需要の伸びが著しい分野です。ザイリンクスは適応性の高いオープンソース ソリューションを医療業界と共有できることを楽しみにしています。この費用対効果に優れたソリューションは、レイテンシの短縮、電力効率の向上、スケーラビリティの強化を実現します。加えて、このモデルはほかの類似の臨床診断アプリケーションに容易に適応可能であるため、医療機器メーカーおよび医療サービス プロバイダーはリファレンス デザイン キットを利用して将来の臨床放射線アプリケーションを迅速に開発できます」

このソリューションの人工知能 (AI) モデルは、Amazon SageMaker を使用してトレーニングされ、クラウドからエッジに至るまで AWS IoT Greengrass を使用して運用されるため、遠隔からの機械学習 (ML) モデルのアップデート、地理的に分散した推論の実行、リモート ネットワーク間および広大な地域間でのスケーラビリティが可能となる。

Amazon Web Servicesの IoT 担当バイス プレジデントであるダーク・ディダスカロウ (Dirk Didascalou) 氏は、次のように述べている。「臨床放射線アプリケーション用トレーニング済みモデルの迅速な開発手法を必要とする医療分野の顧客向けに、ザイリンクスが設計しているソリューションをサポートできて光栄です。Amazon SageMaker により、ザイリンクスと Spline.AI は、低コストの医療機器での高精度な臨床診断を可能にする高品質なソリューションを開発できます。AWS IoT Greengrass を統合したソリューションにより、医師たちは物理的な医療機器を使用せずに X 線画像を簡単にクラウドにアップロードできるようになり、遠く離れた地域への医療提供が可能となります」

Spline.AI の CTO であるシャヒド・フセイン (Syed Hussain) 氏は、次のように述べている。「ザイリンクス Zynq UltraScale+ MPSoC は、今回の共同作業でトレーニングと開発に使用した新しい COVID-XS モデルなど、臨床環境における高性能な深層学習モデルのスケーラブルな運用に最適なエッジ デバイスです」

このソリューションは既に肺炎および Covid-19 検出システムに使用され、驚くほど高い精度と低レイテンシの推論を達成している。開発チームは、キュレーションしてラベリングした 30,000 枚以上の肺炎画像と 500 枚の Covid-19 画像を使用して深層学習モデルのトレーニングを実行した。このデータは、米国国立衛生研究所 (NIH)、スタンフォード大学、MIT などの医療機関および研究機関による公的研究と、世界各地の病院および診療所に提供される。

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ザイリンクスについて
ザイリンクスは、クラウドから、エッジ、エンドポイントに至るまで、多種多様なテクノロジで迅速なイノベーションを可能にする、極めて柔軟で適応性のあるプロセッシング プラットフォームを開発している。ザイリンクスが発明したテクノロジには、FPGA、適応型 SoC (ACAP (Adaptive Compute Acceleration Platform) を含む) などがあり、業界で最もダイナミックなコンピューティング テクノロジを提供する。ザイリンクスは、適応性が高く、インテリジェント、かつコネクテッドな世界を実現するため、お客様との協業を通じて、差別化されたスケーラブルでインテリジェントなソリューションを構築している。 詳しい情報は、ウェブサイト japan.xilinx.com で公開している。

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