这样做就对了!超声成像本可以更好!

精彩导读

医用超声拥有众多显著优势,是目前最为广泛接受和使用的诊断成像方式。它采用低能量声波,能够捕获动态软组织图像。超声波系统结构紧凑且便于运输、移动能力强。另外,与 X 光或 CT 扫描可能产生电离辐射不同,超声波对患者没有已知的有害副作用。

尽管超声波技术拥有众多显著优势,但设备制造商已经发现,要按照市场需求不断提升成像画质和准确性仍存在很多难度,而究其原因则在于当前架构的可扩展性有限。

在过去二十年里,两种用于捕获和处理医疗超声波图像的新锐方法被研发出来,它们是合成孔径 (SA) 成像方法和平面波 (PW) 成像方法。这两种方法与当前的顺序慢速超声成像方法截然不同,当前的方法每次只能采集一行图像,而新方法则用超声波穿透整个成像区域,因此一次发射就能重建完整的图像。成像速度达到每秒数千帧。

与这样的帧率同时实现的,还有全新的成像可能性,例如更强的聚焦和穿透、矢量流成像、功能超声波、超高分辨率成像、高速心脏成像与量化等,同时还有定量测量精度的十倍提升。

但是,快速成像方案却产生了比传统成像高出几百倍的处理需求,因此到目前为止图像处理能力阻碍了这些先进成像方法的实现。发挥人工智能 (AI) 及其分支机器学习 (ML) 的作用,并将基于深度神经网络的 ML 实现方案用于辅助诊断和效率的提升,是颇有前景的解决方案。这样就能依靠新型芯片器件大幅增强的计算功能与算法进步来改善画质、组织识别、分类以及器官分割准确率,从而简化临床工作流。

所以......

在本白皮书中,赛灵思就介绍了处理器件和新的开发环境如何实时地轻松实现这些先进的成像方法。赛灵思 Versal™ 自适应计算加速平台 (ACAP) 器件与赛灵思 Alveo™ 数据中心加速卡可部署在工作站或服务器上,是实现 SA 和 PW 方法的理想硬件选择。

与此同时,本白皮书还介绍了如何运用赛灵思技术与深度学习算法结合使用,从而提高成像画质、速度和准确性。对于本白皮书的目标受众(如开发医疗超声成像系统的架构师和科学家),本白皮书还介绍了基于赛灵思技术的开发生产力工作流。

点击此链接免费下载白皮书:https://app.ma.scrmtech.com/resources/resourceFront/resourceInfo?pf_uid=...

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