基于FPGA快速开发医疗成像设备|亚博买球APP

本文摘要:医疗影像技术在医疗行业发挥着更重要的作用。

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医疗影像技术在医疗行业发挥着更重要的作用。该行业的发展趋势是通过非重复使用手段建立早期疾病预测和化疗,减少患者支出。

多种临床影像方法的融合和算法开发的变化是设计新设备以适应患者市场需求的主要推动力。为了构建这些行业目标所需的功能,设备开发人员开始使用反对FPGA、可修订的商业委员会(COTS)CPU平台收集和共同销毁数据。

灵活高效地开发可修改的医疗影像设备时,需要考虑以下几个因素:图像算法开发、各种临床方法的集成、可修改的平台等。研发图像算法拒绝直观的高级建模工具,不断提高数字信号处理(DSP)功能。高级算法需要大大提高图像处理性能,构建更小、更方便、更容易装载的系统平台。

动态分析的性能要求拒绝系统平台必须根据软件(CPU)和硬件(可以包含逻辑)进行调整。这些废弃平台必须符合多种性能价格拒绝,反对多种视频医疗手段的融合。

FPGA易于构建在多核CPU平台上,为最灵活的高性能系统提供DSP功能。系统规划人员和设计工程师用于高级开发工具和知识产权(IP)库,在这些平台上快速区分和调试算法,加快设计建设并提高收益。

本文介绍了医学图像算法的发展趋势、各种医疗手段的集成以及构建这些算法的可修改平台。医疗影像算法开发首先,让我们看一下各医疗手段影像算法的发展趋势,以及如何用于FPGA和知识产权。1.用MRI核磁共振(MRI)重构技术制作人体横截面图像。

利用FPGA恢复3D人体图像的三种功能。在频域数据中,二维重建切片通过缓慢的傅里叶变换(FFT)生成灰度切片。

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通常是矩阵格式。3D人体图像重建通过切片插值使切片间距与像素间距相似,使您能够在指定的2D平面上查看图像。利用基于递归分辨率锐化递归偏移过滤过程的空间模糊技术,在减少噪声的同时重建图像。

这样,横截面的视觉临床分辨率有了很大的提高。2.成像图像中出现的小粒子称为斑点。相关的各种散射体相互作用导致成像斑点(类似于无线领域的多路径RF射线),本质上是乘法噪音。在有损压缩技术中使用,可以创建无反成像图像。

首先对图像进行代数处理,斑点噪音与简单信号相比成为可加性噪音。用于JPEG2000编码器的损耗波传输可能会增加斑点噪音。3.X射线图像冠状X射线图像移动校正技术用于增加光学期间排便和心跳的影响(跳动排便周期)。

3D特殊时间新冠模型的移动被检测到并用作计算出的校正函数(变换和缩放),以补偿移动并获得明确的图像。4.分子影像分子影像是在细胞和分子级对生物医学过程进行特征描述和测量。其目的是观察、收集和监视引起疾病的异常状态。

例如,将X射线、正电子辐射断层扫描(PET)和SPECT技术相结合,将低分辨率功能/细胞/分子图像同构成适当的高分辨率解剖图像,可以超过0.5毫米。小型化和算法开发在这些灵活的系统平台上使用FPGA,在多核CPU的基础上进一步提高性能。5.临床方法融合早期预测和未重复使用的化疗将推动PET/计算机辅助断层扫描(CT)和X射线临床/CT设备等医疗手段的融合。为了建立更高的图像分辨率,不使用精细的几何微阵列探测器,而是将FPGA融合在一起,对光电信号进行预处理。

预处理完成后,CPU和FPGA辅助处理器将丢弃汇聚在一起的信号,恢复人体图像。非动态(NRT)图像融合(匹配)技术通常用于分析不同时间获得的功能和解剖学图像。但是,由于患者位置、扫描床形状、内脏器官的自然移动等原因,很难开展NRT图像匹配处分。

利用FPGA处理技术动态融合PET和CT,可以在一次光学过程中同时获得功能和解剖学图像,而不是以后准备图像。手术化疗中融合的图像清晰度更高,防卫更准确。

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外科通过术前(CT或MR)图像和动态3D(成像和X-Ray)图像相匹配(相关)的技术,通过未重用的手段(成像、MR干涉和X-Ray化学疗法)对疾病展开外科化疗。开发了一种算法,用于构建医疗手段和化疗类型融合的最佳图像匹配结果。在这种融合系统中,反对高速串行网络的FPGA需要增加系统后处理数据收集功能的相互链接,从而大大降低与电路板和电缆相关的系统总成本。6.图像算法多种图像算法通常在FPGA中构建,包括图像增强、柔软度、小波分析、分布式矢量处理等。

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通常,您可以使用卷积(线性)滤镜来配置图像增强。高通和低通过滤器图像经过线性组合,由矩阵乘法模板扩展权重,因此生成的图像可以改善细节,减少噪音。

视频图像稳定技术将视频数据序列的旋转和图形效果规范化,平均倒计时帧的噪声。另外,从视频中提取的静态图像的锯齿状边缘需要平滑,使约1/10像素的图像发生抖动。

为了提供信号的事件信息,小波分析由星形窗口技术用于分析每次信号的一小部分。沙发分析对准确的低频信息使用长时间间隔,对高频信息使用短时间间隔。沙发应用包括观察不可逆点和断点、观测者相似、诱导信号、信号去噪、图像去噪、图像传输、大型矩阵慢乘法等。

最近开发的S转换(ST)集成了FFT和沙发转换。显示了频率随空间和时间的变化。

该应用程序还包括纹理分析、噪声等。但是,ST的计算量很少,使用现有CPU一起构建的速度太快。分布式矢量废弃技术在FPGA中同时使用矢量和并行计算,将处理时间延长25倍,从而解决了这些问题。

癌症早期观察方法利用患者新的肝功能。数字传感器观察人体电磁辐射产生的红外能量,可以看到癌症引起的血液减少经常发生的小差异。典型的构建基于使用标准化工作站和FPGA专用硬件引擎构建的可编程HART矩阵。该引擎与目前的高端工作站相比,核心算法速度提高了约1000倍。

这种简单的图像算法需要什么核心FPGA构建模块函数?CT恢复需要插值、FFT和卷积函数。成像中的处理方法还包括颜色流处理、卷积、块状、混合、弹性估计等。一般图像算法还包括颜色空间切换、图形应用区域、2D/中值/时间滤镜、图形、帧/字段切换、对比度增强、锐化、边缘观察、限制、旋转、极坐标/笛卡尔坐标切换、不均匀分布校正、像素交换等函数。

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