NVIDIA Claraの使い方(その3)

2020.12.11 GDEP Labs

NVIDIA Clalaの使い方(その1) NVIDIA Clalaの使い方(その2)の続編です。 医用画像処理における AI の開発と導入を加速するNVIDIAのアプリケーションフレームワーク「NVIDIA Clara™ Imaging」についてDGXで利用するまでを詳しく解説します。

 

Clara Train SDK(その3:3D Slicerの準備)

Clara Train SDK をとりあえず動かしてみるというところでは、その2までで学習したモデルを使って、AIAAサーバーを立ち上げて、Annotation やってみるところまでというのがわかりやすそうです。実際、GTC2020の講演でもそこまでのデモでした。その3ではAIAA サーバーを立ち上げて、Slicer に AIAA クライアントプラグインを追加し、脾臓がタグ付けされるのかを見ていきたいと思います。

まずは、slicer を各環境下に合わせてダウンロドしてインストールしてください。

https://download.slicer.org/

起動するとこのような画面になるので、まずは、Nvidia AIAA Extension をインストールしましょう。Install Slicer Extensions を選択し、Nvidia と検索すると

のように表示されますので、Install を行ってください。接続先の設定は、

Edit -> Application Settings から

Nvidia を選択し

AIAA サーバーの起動先を指定しましょう。当方は、ssh port foward 越しにリモート接続したサーバーにアクセスしており、localhost で起動しているわけではありません。(はじめに)でも少し書きかけましたが、Task09_spleen のデータの中で spleen8 という画像データが比較的よくマッチして抽出できるためそのデータを読み込んでおきます。Task09_spleen.tarを展開すると、

このようなデータ構造になっていますので、

imagesTr/spleen_8 のデータを 3D slicer へ追加します。

これで、3D slicer 側の前準備はできました。では、また、Welcome.ipynb  に戻りましょう。

 

~「NVIDIA Clalaの使い方(その4)」(12/15掲載予定)へつづく~


内田盛久

ジーデップ・アドバンス エンジニアリングフェロー 兼 ULGS株式会社代表
京都大学大学院工学研究科を経て20年以上HPCの仕事に携わり、国プロ絡みの大規模案件を多数経験。 HPCクラスターやGPUクラスターの構築、HPC系ジョブスケジューラーの運用に強いノウハウを持つ。 2021年からジーデップ・アドバンスにおけるUbuntuOSのサポートサービス「UGDEP」の提供を開始予定。

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