采用fpga实现医疗成像

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1、白皮书采用FPGA实现医疗成像引言医疗保健行业的发展趋势是通过非置入手段来实现早期疾病预测，降低病人开支，这一趋势促使医疗成像设备在该领域扮演了越来越重要的角色。为满足这些行业目标需要的功能，设备开发人员转向采用可编程逻辑器件。早期预测和治疗推动了正电子放射断层扫描(PET)/计算机辅助断层扫描(CT)和X射线/CT等诊疗手段的融合。要实现更高的图像分辨率，要求采用精细的几何微阵列探测器，并结合复杂的软件/硬件系统，对光电信号进行分析。这些系统必须能够对大量的图像数据进行非常精确和快速的处理(高达250GMACS和1Gbps)。而且，

2、为减小病人开支，必须降低每一种设备的价格，并且要求设备有较长的使用寿命。这就要求系统更加灵活，在设备的生命周期中能够不断进行功能和算法更新。同时，灵活的算法实现以及诊疗手段的融合促进了可编程系统电子元件的应用，例如，高性能CPU和FPGA等。在高效开发灵活的医疗成像设备时，需要考虑几个因素：■开发图像算法要求使用直观的高级建模工具，以不断改进数字信号处理(DSP)。■实时分析的性能需求要求系统平台能够随软件(CPU)和硬件(可配置逻辑)而进行调整。这些处理平台必须能够满足各种性能价格要求，支持多种图像诊疗手段的融合。■系统规划人员和设

3、计工程师使用最新的工具和知识产权(IP)库，在这些平台上迅速对算法进行划分和调试，加速设计实现，提高利润。考虑到这些因素，Altera引入了新的模块化视频和图像处理包，这是一组关键IP构建模块，加速复杂成像算法的开发并在FPGA中实现。新的视频和图像处理包以及其他的Altera®/合作伙伴IP模块和参考设计(包括IQ调制解调器、JPEG2000压缩、快速傅立叶变换(FFT)/快速傅立叶反变换(IFFT)、边沿探测等)，为设计人员提供了大量的工具来加速大计算量任务的FPGA实现。首先，我们了解一下医疗应用成像算法以及成像IP和FPGA实

4、现的发展趋势。医疗成像的算法开发目前医疗开发环境中最重要的设备包括：■X射线、磁共振成像(MRI)、CT扫描、超声和3D成像系统等■测量和分析仪表■光信号处理和分析■外科显微镜■远距离医学系统设计人员希望能够快速实现图像解决方案的应用包括：■图像分析和模式识别■图像增强和重建■图像和数据压缩■小波变换功能■颜色空间转换WP-MEDICAL-1.02006年4月，1.0版1采用FPGA实现医疗成像Altera公司这些应用以及主要的诊疗手段需要开发哪些算法呢?下面几节介绍推动可编程逻辑集成到医疗成像设备中的关键开发技术。图像引导治疗外科引

5、导手术图像处理使用手术前(CT或者MR)图像和实时3D(超声和X射线)图像的图像重合(相关)技术，通过非置入治疗(超声、MR介入和X射线治疗)对疾病进行外科手术。开发了各种算法以实现诊疗手段和治疗类型融合的最佳图像重合结果。分子成像分子成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。其目的是探测、采集并监视导致疾病的异常状态。为加速症状和治疗评估的研究，在分子成像应用中采用了小动物作实验。结果，所有的医疗成像功能都可以缩小到微型设备中。研究领域包括数据采集、图像重建、图像处理和分析等。例如，X射线、PET和单光子辐射计算机辅助断

6、层扫描(SPECT)技术相结合，将低分辨率的功能/细胞/分子图像映射到相应的高分辨率解剖图像，最小0.5mm。小型化和算法开发推动了在这些紧凑系统平台上使用FPGA，在多核CPU基础上进一步提高了性能。成像算法一般采用卷积(线性)滤波来实现图像增强。高通滤波技术增强了图像细节，但是也增大了噪声。低通滤波技术抑制了噪声，但代价是模糊了图像细节。大部分图像的某些区域比较清晰，而其他区域要模糊一些。线性组合滤波技术同时产生高通和低通滤波图像，按照模板将其组合，增强前者的图像细节，降低后者的噪声。该技术利用了人眼对图像清晰区域中噪声不敏感的原

7、理。模板是Sobel边沿探测滤波器平滑后的输出。它处理清晰区域中接近1的数值，以及模糊区域中接近0的数值。高通和低通滤波后的图像经过线性组合，由模板进行加权，产生的图像增强了细节，同时降低了噪声。视频图像稳定和重合(VISAR)是一种实时视频图像稳定算法。开发VISAR提高了视频图像的质量，对视频数据序列进行旋转和缩放处理，效果要优于仅采用简单的水平和垂直图像重合技术。它消除了平移、放大和旋转的影响，从而校准了视频图像区。由于VISAR支持用户将多个视频图像组合起来，因此，帧之间的噪声能够被平均掉。VISAR还平滑了从视频中提取的静止

8、图像的锯齿边沿。VISAR能够纠正大约1/10象素的图像抖动。这一算法可以用于：■清楚地显示通过显微镜看到的细胞图像■在视网膜研究中稳定眼睛图像■稳定热红外成像■稳定内窥手术时摄像和人体移动■稳定远距离医学技术所传输的图