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FPGA在醫療4D成像上的應用

2021-05-08 來源:EEWORLD

醫學成像是醫生在檢測和診斷患者疾病或異常中擁有的最有價值的工具之一。從提供快速2D圖像的超聲波到提供人體高精度3D圖像的計算機斷層掃描(CT)和磁共振成像(MRI),2D和3D成像在使醫療專業人員提供更好的臨床結果方面都發揮著重要作用。然而,4D成像的出現將醫學成像帶入了運動圖像的下一個前沿領域。例如,在MRI呼吸分析周期中使用了4D成像。醫學成像方面的此類進步令人興奮,但并非沒有挑戰。4D MRI成像需要大量的預處理和后處理才能重建圖像。


MRI掃描包括兩個元素:在采集數據期間進行的掃描,然后進行重建。在掃描期間,沿預定軌跡捕獲數據樣本。這些樣本本質上是空間的,并且在所謂的k空間域中。在重建階段將獲取的樣本轉換為可理解的圖像。因此,MRI面臨著產生高清成像,低信噪比和快速掃描時間的競爭難題。


圖像重建的復雜性取決于采樣軌跡。簡單的笛卡爾掃描方向提供了與網格對齊的k空間樣本,從而允許使用快速傅立葉變換快速重建圖像。非笛卡爾掃描,例如螺旋形軌跡,將導致以更復雜的模式對齊k空間樣本,這需要先進的圖像重建算法。當前,完成掃描后可能需要花費幾分鐘才能使圖像可用,并且需要相當大的處理能力。這使部署4D成像解決方案變得困難,從而阻礙了更廣泛的采用。出于研究目的,服務器可用于演示算法性能。但是,可部署的解決方案需要能夠執行RF信號驅動,信號捕獲和圖像重建的計算能力。


可編程SoC是一種能夠廣泛采用4D成像的解決方案。賽靈思異構Zynq UltraScale + MPSoC通過具有并行可編程邏輯的集成高性能處理器系統的優勢,有助于解決4D成像面臨的各種挑戰。


得益于這些設備的獨特架構,可編程邏輯可用于與RF驅動波形和ADC進行接口,以捕獲來自掃描的結果數據。這種廣泛的接口功能還使并行數據結構可在可編程邏輯內實現,以支持多個并行高速RF生成或信號捕獲。同時,處理系統可用于生成用戶界面,與病歷系統進行通信等等。


射頻驅動波形和圖像重建都可以使用可編程邏輯資源來加速。由于這些算法很復雜,因此開發人員可以使用Xilinx Vitis(一種高級綜合(HLS)工具)來提高生產率,該工具使工程師可以在C / C ++或OpenCL中開發算法,而無需在硬件描述級別進行工作。使用Vitis HLS,開發人員可以在更高級別上定義算法,并利用可編程邏輯的并行特性,例如展開循環和流水線操作,以利用算法中存在的并行性。以可編程邏輯實現算法可以顯著提高性能。


概括


醫學成像是使醫學專業人士能夠更詳細地了解人體并進行先進治療的一項關鍵技術,但是諸如4D成像之類的技術需要提高計算性能。Xilinx異構Zynq UltraScale + MPSoC和高級工具鏈能夠支持RF驅動,信號捕獲和圖像重構,從而實現更快的掃描和4D的廣泛采用。

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