L&T collabore avec NVIDIA pour dévoiler Gen AI et une architecture avancée définie par logiciel pour les dispositifs médicaux

L&T collabore avec NVIDIA pour dévoiler Gen AI et une architecture avancée définie par logiciel pour les dispositifs médicaux

2023-11-21 03:22:49

Une collaboration destinée à améliorer l’imagerie médicale grâce à la génération AI et aux architectures définies par logiciel

L&T Technology Services, filiale cotée de Larsen & Toubro, a annoncé une collaboration avec NVIDIA pour développer des architectures définies par logiciel pour les dispositifs médicaux axés sur l’endoscopie, qui amélioreront la qualité d’image et l’évolutivité des produits.

Cette solution innovante constitue une réponse aux défis de disponibilité, de coût et de dépendances liés aux composants matériels personnalisés et propriétaires à l’échelle de l’industrie. L’architecture est une plate-forme évolutive qui prend en charge plusieurs applications, fournissant ainsi un outil de prise de décision en temps réel pour la communauté médicale.

Développée à partir de zéro, l’architecture dispose d’un pipeline de traitement d’image pour la réduction du bruit, l’amélioration des bords et du contraste, l’amélioration de la texture et des couleurs et la correction des taches.

Ce qui le distingue est l’inclusion de modèles d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) développés pour la détection, l’identification et la classification des polypes – des excroissances anormales souvent trouvées lors des coloscopies.

La solution impressionne en outre par son interface conviviale et son intégration transparente du pipeline de traitement d’image pour la visualisation. Il promet un transfert de données à faible latence, un traitement d’image supérieur sans goulots d’étranglement en termes de performances et une évolutivité.

La collaboration exploite le NVIDIA Holoscan et Plateformes NVIDIA IGX Orin, offrant une latence ultra-faible dans le transfert de données, un traitement d’image supérieur et une évolutivité pour prendre en charge plusieurs applications compatibles avec l’IA. Cela permet de garantir une visualisation améliorée pour le traitement des images et l’aide à la prise de décision basée sur l’IA, comme pour la détection et la classification des polypes.



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