昆士兰大学(UQ)的高效笔记本电脑或计算机程序Weiner现在可以用于电子病理学应用图像处理和深度掌握算法。

根据事实技术学院和电气工程学院的昆士兰大学教授Brian Lovell的说法,由于Weiner可以并行运行一定数量的图形处理单元,因此加快了人工智能(AI)在病理学测试中的学习速度,比之前的速度快数百倍。

由于几乎70%的基本从业人员诊断主要基于病理学检查(包括Lovell),这将使与健康有关的业务能够加快其绩效。

Sullivan Nicolaides Pathology(SNP)首席执行官Michael Harrison说:“在病理学中为电子显微镜生产AI是一个迭代系统,需要广泛的验证和标准化。”

“这些发展将大大加快AI在电子病理学中的算法的增强,并使以前进入程序病理学位置的能力得到增强。

“我们认为AI可以提高病理学的质量和效率,而不是改变病理学家和专家,并且AI在SNP上得到了有效利用,从而提高了某些筛查的高质量和解释性。”

目前,威纳大学(昆士兰州昆士兰州精神研究所)正在利用魏纳(Weiner)来分析人类头骨的设计,所执行的工作集中在延缓仅是世界上最令人衰弱的疾病之一-阿尔茨海默氏病的发作。

昆士兰州脑研究所一直在使用Wiener方法通过一种称为有限分量系统的评估方法来设计超声的行为,该机构希望该超声可以暂时用于将治疗药物立即运送至思想。

Weiner拥有的可视化节点包括:两个Dell EMC PowerEdge R740 HPC节点,其中包括两个Intel Xeon Gold 6132,每个节点28个内核1TB DDR4 RAM,几个Nvidia Tesla V100 Accelerator型号1.6TB Dell EMC NVMe闪存和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA的。

计算和检查节点拥有17个Dell EMC PowerEdge R740,展示两个Intel Xeon Gold 6132,每个节点28个内核384GB DDR4 RAM两个Nvidia Tesla V100加速器单元一个。6TBDell EMC NVMe闪存存储和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。

它还包含以下节点:15个Dell EMC PowerEdge C4140,其中包括两个x Intel Xeon Gold 6132,每个节点28个内核384GB DDR4 RAM四个Nvidia SXM2 Tesla 32GB V100加速器型号1.6TB Dell EMC NVMe闪存和100Gbps Mellanox EDR InfiniBand HCA。