Nova técnica consegue transformar registros de raios-X em imagens 3D

Uma equipe de cientistas do Laboratório Nacional de Argonne, um dos maiores e mais antigos do Departamento de Energia dos Estados Unidos, desenvolveu uma técnica capaz de transformar dados de raios-X em imagens 3D de pessoas. Isso foi feito graças a uma estrutura computacional chamada Advanced Photon Source (APS), uma máquina capaz de processar visualizações tridimensionais centenas de vezes mais rápidas do que PCs tradicionais.

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O estudo foi publicado na revista Applied Physics Reviews e contou com apoio da Nvidia. A inteligência artificial desenvolvida pela companhia e o hardware forneceram os pilares necessários para processar os dados e convertê-los nos protótipos.

O APS é considerada uma das máquinas mais complexas do mundo, tecnologicamente falando. Um dos cientistas computacionais do projeto, Mathew Cherukara, explica que o seu poder é tão elevado que os métodos atuais não são suficiente para acompanhar todo o poderio. “Para fazer uso total do que o APS será capaz, temos que reinventar a análise de dados”, explica.

E é isso que eles estão tentando fazer com essa pesquisa. O novo método usa feixes de raios-X brilhantes para possibilitar uma visualização estrutural dos materiais em nível molecular e atômico. A luz reflete nas partículas e detectores coletam esse brilho para transformá-lo em dados.

A partir daí, entra em cena o algoritmo de aprendizagem profunda (Deep Learning), usado para modelar abstrações com alto nível de dados. A técnica permite a execução de cálculos altamente complexos em um curto espaço de tempo para converter as informações em imagens em 3D, o que é muito mais complicado do que se fossem em apenas duas dimensões.

Poderio computacional absurdo

O trabalho para criar a nova estrutura de dados é conhecido como 3D-CDI-NN. A NVIDIA forneceu CPUs A100 e placas RTX 8000, embora não tenha revelado a quantidade de peças usadas. Cada uma dessas poderosas placas custa cerca de R$ 85 mil aqui no Brasil, por isso dá para imaginar o poder de processamento (e também o preço) dessa máquina.

A expectativa é de aprimorar a metodologia de testes para usar como fonte raios-X síncrotron de quarta geração, o que deve gerar feixes cada vez mais brilhantes, versáteis e capazes de resultar em conjuntos de dados ainda maiores. As imagens também ficarão mais realistas conforme esse processo evoluir.

Abordagens de rede neural de aprendizagem de máquina, como a 3D-CDI-NN, podem ser treinadas e aprimoradas para superar as técnicas tradicionais em centenas de vezes em velocidade, além de exigir muito menos recursos de computação. Esses métodos automatizados também podem ser dimensionados com eficácia para diferentes requisitos e até operar em conjuntos de dados enquanto eles ainda estão sendo coletados.

Quando isso vai chegar ao mercado? Ainda é cedo para saber, dada a complexidade e a exigência atual para reproduzir tudo isso. O fato é que, em breve, raios-X poderão ajudar a detectar doenças em órgãos, muito além do esqueleto humano.

Fonte: APS, NVIDIA