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NeuroImaging・統計解析対応ワークステーション

2025年8月21日 テガラ株式会社 研究用ワークステーション, 医学・看護学・薬学, 生物学・農学, 人工知能, マルチメディア(映像・画像・音声)処理, 研究開発用PC 構成事例 (テグシス)

医用画像解析、特にNeuroImaging (神経画像解析) に対応するマシンの導入を検討しているとのご相談をいただきました。

使用予定のソフトは、以下の通りです。

画像解析 FreeSurfer、FSL、ANTs、Matlab、SPM、CONN(SPM/ Matlab環境)
数値解析
統計処理
R、Matlab、Python、Julia

CUDA対応の解析ツールや、Deep Learningによる推論・試験的な学習処理にも対応するため、VRAM 16GB以上のGPUが求められています。

筐体については、Define 7 (幅240x高さ475x奥行547(mm)) はサイズが大きすぎるため、ATX対応筐体、具体的には Define 7 Compact (幅210x高さ474x奥行427(mm) ) 程度のサイズを想定されています。

また、マザーボードについては、Ryzen 9000シリーズとの相性に配慮しつつ、電源フェーズ14+2+1以上、SATAポート4基以上の仕様が条件です。

加えて、HDD返却不要サービスの利用もご希望です。
※HDD詳細サービスの詳細はこちら

NeuroImaging (神経画像解析) ツールを軸に、統計解析・信号処理、Deep Learningの試験的導入にも活用できるよう、多用途に適した構成をご提案しました。

CPU AMD Ryzen 9 9950X 4.30GHz (Boost時最大5.70GHz) 16C/32T
メモリ 合計128GB DDR5 5600 32GB x 4
ストレージ1 4TB SSD M.2 NVMe Gen4
ストレージ2 20TB HDD S-ATA
ビデオ NVIDIA GeForce RTX5080 16GB
ネットワーク on board(2.5G x 1) Wi-Fi x 1
筐体+電源 ミドルタワー型筐体 + 1000W 80PLUS PLATINUM
OS OSなし
保証 HDD返却不要サービス 1年

GPU構成と解析用途への対応

CUDA対応の画像解析ツールや、軽量な学習処理への活用に備え、GPU には VRAM 16GB 搭載の NVIDIA GeForce RTX 5080 を選定しました。
主要な研究向けフレームワークの要件に対応しており、今後の用途拡張にも柔軟に適応できる構成です。

安全性を考慮した筐体選定

小型筐体をご希望いただいていましたが、干渉や発熱の懸念があるため採用を見合わせています。

近年のGPUは横方向に補助電源端子を備える構造が一般的で、コンパクト筐体ではパネルとの隙間が狭いため、ケーブルの取り回しに無理が生じやすくなります。
その結果、コネクタ部に過剰なテンションがかかり、発熱や焼損といった重大なトラブルにつながるケースが国内外で報告されています。

こうしたリスクを回避し、安全かつ長時間の連続稼働に耐えられる環境を確保するため、ゆとりのある内部スペース備えたFractal Design Define 7 ミドルタワー筐体をご提案しました。

マザーボードの選定について

マザーボードには、お客様のご要望を踏まえ、ASUS TUF GAMING X870E-PLUS WIFI7を選定しました。

このモデルは、電源フェーズを16+2+1 (CPU向け16フェーズ) 、S-ATA 6Gポートを4基搭載しており、連続稼働時でも電圧のブレが抑えられ、処理中のトラブルを回避しやすい設計です。

なお、ASRock X870 Steel Legend WiFiについても、弊社での故障報告はこれまでに確認されておらず、安定した動作実績があります。
弊社では、すべてのPCに対して出荷前の高負荷テストを実施しています。

ASRock製を採用する場合も、BIOSの更新など必要な設定を行った上で提供しております。
ご希望に応じて仕様の調整も行えますので、安心してご選択いただけます。

このような分野で活躍されている方へ

  • 医用画像解析
  • 神経科学
  • 臨床研究
  • 医用工学
  • 計算神経科学

ご利用予定のツールやご使用環境に応じたカスタマイズも承っております。まずはお気軽にお問い合わせください。

キーワード

・NeuroImaging解析 (神経画像解析) とは

NeuroImaging解析は、医学・心理学・情報科学などの研究者によって、脳疾患の診断や精神活動の可視化のために利用される解析方法です。
特に、脳機能の異常や発症前の変化の検出、機械学習を用いた疾患特徴抽出を目的に使用されています。

・FSL (FMRIB Software Library) とは

FSLは、主に化学・生命科学分野の研究者が、分子やタンパク質の超高速反応機構の解明を目的に使用するツールセットです。
反応遷移状態や構造ダイナミクスをリアルタイムに観測し、生命現象や物質変化の詳細を調査するために活用されています。

参考:FSL ※外部サイトに飛びます

・Rとは

主に医学・バイオインフォマティクス、社会科学、工学など、広い分野の研究者が使用するオープンソースの統計解析ソフトです。
データ解析や統計モデル構築のほかに結果の視覚的な表示に使用され、様々な用途で広く利用されています。

参考:The R Project for Statistical Computing ※外部サイトに飛びます

■ このPC事例に関する詳細、お問い合わせはこちら
NeuroImaging・統計解析対応ワークステーション

※事例の名称またはご希望の条件などをご記入ください。

  • DeepLearning
  • ライフサイエンス
  • MATLAB
  • Python
  • 画像解析・画像検査

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