醫療成像算法的當前趨勢及其可擴展平臺

醫學(xué)成像技術(shù)現狀

醫學(xué)成像技術(shù)在醫療保健領(lǐng)域發(fā)揮的作用越來(lái)越重要。這是因為醫療保健行業(yè)正在努力檢查出—甚至預測出—尚處在早期階段的疾病并積極推行無(wú)創(chuàng )性治療，并與此同時(shí)降低診斷和治療成本。診斷成像模式的融合與成像算法開(kāi)發(fā)方式及進(jìn)展相結合是推動(dòng)開(kāi)發(fā)能實(shí)現上述目標的新儀器的主要因素。

為了提供能滿(mǎn)足這些醫療保健行業(yè)目標所需要的功能，設備開(kāi)發(fā)商正在轉向可擴展的、商業(yè)現貨供應（COTS）的中央處理單元（CPU）平臺，這些平臺支持現場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）用于數據采集和協(xié)處理。要高效地開(kāi)發(fā)靈活、可擴展的醫療影像設備，設備開(kāi)發(fā)商必須考慮若干因素。這些因素包括成像算法的開(kāi)發(fā)，多個(gè)成像技術(shù)的協(xié)同使用（成像模式的融合）以及平臺的可擴展性。

成像算法的開(kāi)發(fā)需要用到高級直觀(guān)的建模工具，用于數字信號處理算法的持續改進(jìn)。這些先進(jìn)的算法要求可擴展的系統平臺，可以顯著(zhù)地提高圖像處理性能。這些可擴展的平臺應該可以讓更小型的、更方便攜帶的設備得以實(shí)現。

要實(shí)現近實(shí)時(shí)分析，系統平臺必須和軟件（CPU）和硬件（可配置的邏輯門(mén)的數量）相匹配。這些處理平臺必須滿(mǎn)足不同的性能價(jià)位，并且必須能夠應對多種成像技術(shù)間的不同要求。 FPGA可以很容易地被集成到多核CPU平臺，為非常靈活的系統提供DSP處理能力，實(shí)現最高性能。

系統架構和設計工程師必須快速區分這些平臺上的算法，然后運用高級開(kāi)發(fā)工具和知識產(chǎn)權（IP）庫對其進(jìn)行調試。這一過(guò)程加速了平臺部署，從而實(shí)現了制造商利潤的最大化。

我們將探討了醫療成像算法的當前趨勢、成像模式的融合和實(shí)現這些算法的可擴展平臺。

算法開(kāi)發(fā)

應從每種成像模式的成像算法中的趨勢分析開(kāi)始探討，包括考慮如何使用FPGA和IP。

磁共振成像（MRI）生成人體的橫截面圖像。利用FPGA實(shí)現的三個(gè)功能被用來(lái)重建來(lái)自截面的三維體。首先，快速傅里葉變換（FFT）生成灰度2 D切片，通常為矩陣，來(lái)自頻域的數據。然后，三維體的重建涉及切片之間的插值，以產(chǎn)生一個(gè)片間距來(lái)近似像素間的間距，這樣就可以從任何2D平面看到圖像。接著(zhù)，進(jìn)行迭代分辨率銳化。這個(gè)功能采用一種基于一個(gè)迭代反向濾波過(guò)程的空間去模糊技術(shù)，從而在降低噪聲的同時(shí)使圖像結構被重新聚焦。因此，截面的整體視覺(jué)診斷分辨率被大大提高。

超聲（成像）。超聲圖像有顆粒存在是一種被稱(chēng)為散斑（speckle）的現象。散斑是由于不同的獨立散射物質(zhì)（類(lèi)似無(wú)線(xiàn)領(lǐng)域的多路無(wú)線(xiàn)電頻率反射）的相互作用所導致，并且是倍增的性質(zhì)。超聲圖像可通過(guò)有損壓縮的方法來(lái)消除斑點(diǎn)。首先，取圖像的對數；散斑噪聲變成和有效信號相加。然后，通過(guò)JPEG2000編碼器采用小波有損壓縮將噪音最小化。

X光。狀動(dòng)脈X光成像的運動(dòng)修正是一種將心臟呼吸循環(huán)—呼吸和心臟跳動(dòng)—對成像的影響降到最小的算法。3D+時(shí)間的冠狀動(dòng)脈模型的運動(dòng)被投射到2D的X光圖像，支持對去扭曲功能（平移和放大）---校正這種運動(dòng)并得到更清晰的圖像的計算。

分子成像。分子成像是對細胞和分子級生物過(guò)程的表征和測量，其目的是檢測并捕捉病變細胞和分子的圖像，并監測之。例如，可以將X光成像，正電子發(fā)射斷層掃描（PET）和單光子發(fā)射計算機計算斷層成像（SPECT）組合用于器官功能、細胞和分子的低分辨率圖像，在相對應解剖特征的分辨率低至0.5mm的情況下。設備更加小型化的趨勢和對新算法的探索推動(dòng)使得性能超出了多核CPU的性能，并使得這些緊湊的系統必須采用FPGA技術(shù)。

成像模式的融合。實(shí)現早期疾病診斷和無(wú)創(chuàng )性治療推動(dòng)著(zhù)成像技術(shù)的結合，例如，在PET /電腦斷層掃描（CT）系統和x光治療/CT設備中可見(jiàn)到上述情況。要滿(mǎn)足當前的性能要求，需要更高分辨率的圖像，這要求用于精巧的幾何微陣列探測器加上FPGA來(lái)對光子和電子信號進(jìn)行預處理。在預處理完成后，這些信號被CPU和FPGA協(xié)處理器組合進(jìn)行綜合和處理，從而生成詳細的身體圖像。

非實(shí)時(shí)（NRT）圖像的融合，或圖像配準，通常被用在將成像于不同時(shí)間的器官功能圖像和解剖圖像進(jìn)行排列對比。然而，由于患者位置的變化、掃描基礎輪廓的不同、以及患者內部器官自然而然的運動(dòng)等原因，NRT圖像配準是存在問(wèn)題的。采用FPGA處理對PET和CT實(shí)時(shí)融合，允許器官功能圖像和解剖圖像在一次成像期間都被采集并且融合，而不是像過(guò)去在后期將圖像疊加。融合后的圖像可以為手術(shù)治療提供更好的清晰度和定位精度。

在手術(shù)期間用于指導醫生的圖像處理包括將手術(shù)前的CT或MRI圖像與實(shí)時(shí)3D超聲或X光圖像進(jìn)行配準，以促進(jìn)無(wú)創(chuàng )治療（如超聲波、磁共振干擾和x光治療）的應用。在這一領(lǐng)域，各種算法被開(kāi)發(fā)用于為某些特定的成像模式和治療組合提供優(yōu)化的圖像配準結果。

在這一類(lèi)融合式組合系統中，配置有高速串行互連的FPGA可以縮減將數據采集功能連接到系統后處理部分的互連要求，通過(guò)省去額外的電路板和電纜，大大地降低了整體系統的成本。

成像算法

有好幾種不同的成像算法被常用于FPGA中。這些算法包括增強、穩定、小波分析和分布矢量處理。

圖像增強算法通常用到卷積或線(xiàn)性、濾波。高通濾波圖像和低通濾波圖像進(jìn)行線(xiàn)性組合，通過(guò)矩陣乘法加權，可生成一幅細節增強而噪音降低的圖像。

視頻圖像的穩定包括視頻數據序列的規范化旋轉和縮放效果，以最終達到連續幀之間噪音的平衡。此外，該算法平滑了從視頻中提取的靜態(tài)圖像的鋸齒邊緣，并可將圖像抖動(dòng)校正至約十分之一個(gè)像素。

小波分析算法設計用于幫助獲取信號內的事件信息，小波分析算法采用窗口技術(shù)——通過(guò)變化窗口的大小——來(lái)分析信號的一小段。為了獲得更高的精確性，小波分析允許對低頻信息采用較長(cháng)的時(shí)間間隔，而對高頻信號采用更短的時(shí)間間隔。小波分析算法的應用包括不連續點(diǎn)和斷點(diǎn)的檢測、自相似性檢查、信號抑制、信號或圖像的降噪、圖像壓縮和大型矩陣的快速相乘。

近期取得進(jìn)展的S變換算法結合了FFT和小波變換的優(yōu)點(diǎn)。它揭示了空間和時(shí)間上的頻率變化。這一功能的應用包括紋理分析和噪聲濾波。S變換算法屬于一種密集型計算，會(huì )使得傳統CPU的執行速度變得很慢。分布式向量處理可以解決這個(gè)問(wèn)題，通過(guò)在FPGA內部將向量和并行計算相結合，使得處理時(shí)間可縮短25倍。

早期癌癥檢測的一種方法是利用了惡性腫瘤會(huì )調動(dòng)新血液供應的功能。數字傳感器檢測到由病人身體釋放出的紅外線(xiàn)能量。因此，它可以檢測到因癌癥引起的血流量增加與正常情況的細微差別。這一功能的典型應用是基于一個(gè)可編程脈動(dòng)列陣，通過(guò)一個(gè)通用工作站和一個(gè)基于FPGA的專(zhuān)用硬件引擎來(lái)實(shí)現。 FPGA引擎可將核心算法加速至近1000倍于一個(gè)目前最新工作站所能達到的速度。

對于這些復雜的成像算法而言，多FPGA模塊部件功能是必須的。例如，CT重建需要插值、快速傅立葉變換和卷積等功能。在超聲成像領(lǐng)域，處理方法包括彩色流處理、卷積、波束形成和彈性估計等。通用成像算法包括諸多類(lèi)似的功能，如色彩空間轉換、圖形疊加、2D中值濾波、縮放、幀和場(chǎng)的轉換、對比度增強、銳化、邊緣檢測、閾值、平移、極性和笛卡爾轉換、非均勻性校正和像素置換等。

可擴展平臺

在過(guò)去，許多成像系統被作為成專(zhuān)有計算機系統來(lái)打造。但隨著(zhù)當前高性能的商用現貨供應（COTS）的CPU板的出現，系統工程師能夠以更具創(chuàng )造性的方式來(lái)實(shí)現設計。雖然許多算法的NRT處理過(guò)程單單就軟件而言是可以接受，但是實(shí)時(shí)圖像處理仍需要硬件的輔助。當前的FPGA內置有DSP模塊、高帶寬的內存模塊、以及大型可編程陣列等，是非常適合提供這類(lèi)硬件輔助的硬件設備。

Altera公司（圣何塞）一直與其合作伙伴緊密合作以提供FPGA協(xié)處理資源+COTS CPU解決方案的組合。對于來(lái)自英特爾公司和AMD公司的單板機（SBC），Altera公司的內置有串行器-解串器的Stratix II GX FPGA可以直接運行PCI Express兼容協(xié)處理器板用于算法卸載。對于A(yíng)MD公司的帶有雙插槽的單板機，XtremeData公司（美國伊利諾斯州、紹姆堡）提供了一個(gè)可直接插入AMD皓龍處理器的插座的協(xié)處理器子卡，提供了一個(gè)一流的CPU+FPGA處理解決方案。一個(gè)四插槽的AMD單板機可提供多個(gè)CPU+FPGA協(xié)處理器的組合（1 +3，2 +2或3 +1），用以提高算法密集型應用的性能。但可以通過(guò)使用多個(gè)1U服務(wù)器刀片實(shí)現最終的平臺可擴展性，每個(gè)1U服務(wù)器刀片執行CPU+FPGA協(xié)處理器解決方案。

這些平臺的應用增速效果取決于算法：一個(gè)算法中可以加載到FPGA中的并行計算越多，整體的執行速度就越快。例如，當對一個(gè)CT成像算法采用基于FPGA硬件的加速——給每個(gè)CPU（3 GHz）加上一個(gè)FPGA協(xié)處理器時(shí)，整個(gè)應用程序的執行速度快了10倍。結果就是，系統的功耗、尺寸以及成本明顯地下降。

開(kāi)發(fā)方法學(xué)

討論自然地包括對開(kāi)發(fā)算法的方法以及相應的算法執行工具的考慮。

算法工具。成像系統架構師們使用高級軟件工具來(lái)對不同的算法建模，并對所取得的結果進(jìn)行評估。先進(jìn)的數字信號處理通用工具是來(lái)自MathWorks公司（美國、馬薩諸塞州、內蒂克）的MATLAB處理引擎和Simulink仿真器圖形用戶(hù)界面。大多數OEM（原始設備制造商）和醫療設計室利用MATLAB來(lái)開(kāi)發(fā)快速、精確的算法，如數字圖像處理、定量圖像分析、模式識別、數字圖像編碼和壓縮、刑偵圖像處理和2D小波變換。除了算法開(kāi)發(fā)之外，MATLAB可以被用來(lái)模擬在FPGA普遍采用的定點(diǎn)算法，并帶有可選工具包，可以生成運行在通用CPU或FPGA內的C代碼。

算法的劃分和調試。一旦算法開(kāi)發(fā)完成，系統架構師必須決定如何劃分CPU和FPGA的功能，以提供最佳的整體解決方案——能夠平衡性能、成本，可靠性和壽命的解決方案。設備構架師抱怨說(shuō)，對一個(gè)高性能硬件系統中諸多單元進(jìn)行算法劃分和調試是一種挑戰。在過(guò)去上，許多設計在FPGA中采用流水線(xiàn)的方法。也就是說(shuō)，算法被分為成各種功能并在一個(gè)有順序的流水線(xiàn)中執行。調試流水線(xiàn)的運行占了集成工作內容的90％。因為每個(gè)函數的執行時(shí)間必須針對最大計算處理量進(jìn)行平衡，并且局部存儲器的可見(jiàn)性和延時(shí)是受限制的事實(shí)，使得事情變得很難。

解決方案是一個(gè)更以軟件為中心的系統設計。這個(gè)系統是基于一個(gè)分布式協(xié)處理器計算模型，在該模型內，每個(gè)功能的協(xié)處理器是一個(gè)執行機（例如，一個(gè)功能性子處理器），其具有基于消息的、用于在子處理機之間傳遞控制和數據消息的能力。在所有內存、CPU和子處理機之間的完全切換，提供了完整的可觀(guān)測性，使得調試變容易。消息傳遞在內部存在于FPGA子協(xié)處理器之間；在外則出現在系統內的其它CPU和協(xié)處理器之間。

Altera公司的FPGA內部的Avalon 開(kāi)關(guān)結構和可編程片上系統（SOPC）集成工具在所有功能單元之間自動(dòng)生成靈活的交叉開(kāi)關(guān)結構。經(jīng)預先測試的IP提供了從FPGA到主機CPU和從FPGA到雙列直插內存模塊（DIMM）內存的接口。經(jīng)預先測試的消息網(wǎng)絡(luò )基礎設施支持主機CPU、FPGA子處理機，以及FPGA內存控制器之間的通信控制。一個(gè)簡(jiǎn)化的調試方法是將消息和完全開(kāi)關(guān)相結合，使得開(kāi)發(fā)過(guò)程中具有最大的靈活性。最后，可在執行過(guò)程中對數據通道進(jìn)行軟件定義（重新定義），這樣可以攔截數據或對其重新導向，從而提高系統集成和調試過(guò)程中的可觀(guān)測性。

設計工具和IP。雖然MATLAB這樣的工具可以?xún)?yōu)化用于采用軟件進(jìn)行算法的開(kāi)發(fā)，但其尚不支持在FPGA中的執行。設計人員可以通過(guò)采用電子設計自動(dòng)化（EDA）工具和IP來(lái)加快其在FPGA上的實(shí)現。

視頻和圖像處理套件以及DSP庫提供了可加速復雜成像算法的開(kāi)發(fā)和實(shí)現的IP積木式模塊。視頻和圖像處理模塊組，和其它IP模塊及參考設計（包括同相/正交（IQ）調制解調器、JPEG2000壓縮算法、快速傅立葉變換/逆傅里葉變換，以及邊緣檢測等）為設計人員提供了廣泛的IP，設計人員可以利用這些IP迅速地完成計算密集型任務(wù)的FPGA實(shí)現。

結論

隨著(zhù)當年嬰兒潮時(shí)期人口的老齡化，正在努力尋找針對諸如心臟病和癌癥這類(lèi)極其常見(jiàn)疾病的新診斷和治療方法，包括早期檢測以及微創(chuàng )手術(shù)治療。各種診斷成像技術(shù)結合和相關(guān)算法開(kāi)發(fā)的新進(jìn)展推動(dòng)了新設備的開(kāi)發(fā)以滿(mǎn)足這些病人的需要。先進(jìn)的算法需要可以顯著(zhù)提高圖像處理性能的可擴展系統平臺。

被集成進(jìn)至COTS多核CPU平臺的FPGA，為最靈活、最高性能的系統提供了強大的數字信號處理功能。為了幫助加快這些復雜成像算法在這些平臺上實(shí)現，需要高級開(kāi)發(fā)工具和IP庫。有關(guān)軟件工具和IP庫已被開(kāi)發(fā)出來(lái)。

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