醫(yī)療影像算法的發(fā)展趨勢及實現方法簡介

　　醫(yī)療影像技術在醫(yī)療保健行業(yè)扮演了越來越重要的角色。這一行業(yè)的發(fā)展趨勢是通過非置入手段來實現早期疾病預測和治療，降低病人開支。多種診斷影像方法的融合以及算法開發(fā)的進步是設計新設備來滿足病人需求的主要推動力量。

　　為實現這些行業(yè)目標所需要的功能，設備開發(fā)人員開始采用提供FPGA支持、可更新的現成商用（COTS） CPU平臺進行數據采集和協處理。在靈活高效地開發(fā)可更新醫(yī)療影像設備時，需要考慮幾個因素，包括影像算法的開發(fā)，多種診斷方法的融合以及可更新的平臺等。

　　開發(fā)影像算法要求使用直觀的高級建模工具，以不斷改進數字信號處理（DSP）功能。高級算法需要可更新的系統平臺，該平臺大大提高了圖像處理性能，而且實現的設備體積更小，使用更方便，更容易攜帶。

　　實時分析的性能需求要求系統平臺能夠隨軟件（CPU）和硬件（可配置邏輯）而進行調整。這些處理平臺必須能夠滿足各種性能價格要求，支持多種影像診療手段的融合。FPGA很容易集成到多核CPU平臺中，為最靈活的高性能系統提供DSP功能。

　　系統規(guī)劃人員和設計工程師使用高級開發(fā)工具和知識產權（IP）庫，在這些平臺上迅速對算法進行劃分和調試，加速設計實現，提高利潤。

　　本文介紹醫(yī)療影像算法的某些發(fā)展趨勢，多種診療手段的融合以及可更新平臺來實現這些算法。

　　醫(yī)療影像的算法開發(fā)

　　首先，讓我們了解一下每種診療手段影像算法的發(fā)展趨勢，以及怎樣使用FPGA和知識產權。

　　1.MRI

　　磁共振影像（MRI）重構技術建立人體的截面圖像。借助FPGA，采用了三種功能來重建3D人體圖像。從頻域數據中，2D重構切片通過快速傅立葉變換 （FFT）產生灰度級切片，一般是矩陣的形式。3D人體圖像重構通過切片插值使得切片間距接近象素間距，這樣，可以從任意2D平面來查看圖像。迭代分辨率銳化使用基于迭代反向濾波過程的空間去模糊技術，在降低噪聲的同時對圖像重構。這樣，大大提高了橫截面的視覺診斷分辨率。

　　2.超聲

　　超聲圖像中顯現的小顆粒被稱為斑點。各種無關的散射體相互作用產生了超聲斑點（和無線領域的多徑RF反射相似），它本質上是一種乘性噪聲。使用有損壓縮技術可以實現無斑超聲影像。先對圖像進行對數處理，斑點噪聲相對于有用信號成為加性噪聲。使用JPEG2000編碼器進行有損小波壓縮可以減小斑點噪聲。

　　3.X射線影像

　　冠狀X射線圖像移動校正技術用于減小成像期間呼吸和心臟跳動的影響（心跳呼吸周期）。“3D加時間”冠狀模型的移動被投射到2D圖像上，用于計算糾偏函數（轉換和放大），對移動進行校正，得到清晰的圖像。

　　4.分子影像

　　分子影像是在細胞和分子級對生物醫(yī)學過程進行特征描述和測量。其目的是探測、采集并監(jiān)視導致疾病的異常狀態(tài)。例如，X射線、正電子放射斷層掃描 （PET）和SPECT技術相結合，將低分辨率的功能/細胞/分子圖像映射到相應的高分辨率解剖圖像，最小可以達到0.5 mm。小型化和算法開發(fā)推動了在這些緊湊系統平臺上使用FPGA，在多核CPU基礎上進一步提高了性能。

　　5.診斷方法的融合

　　早期預測和非置入式治療推動了PET/計算機輔助斷層掃描（CT）和X射線診斷/CT設備等診療手段的融合。要實現更高的圖像分辨率，要求采用精細的幾何微陣列探測器，并結合FPGA，對光電信號進行預處理。預處理完成后，CPU和FPGA協處理器一起對匯集后的信號進行處理，重建人體圖像。

　　非實時（NRT）圖像融合（重合）技術一般用于對不同時間獲得的功能和解剖圖像進行分析。然而，由于病人體位、掃描床外形以及內臟器官的自然移動等因素導致很難進行NRT圖像重合處理。使用FPGA處理技術來實時融合PET和CT可以在一次成像過程中同時獲得功能和解剖圖像，而不是事后再合成圖像。在手術治療中，融合后的圖像清晰度更高，位置更精確。

　　外科引導手術圖像處理使用手術前（CT或者MR）圖像和實時3D （超聲和X射線）圖像重合（相關）技術，通過非置入手段（超聲、MR介入和X射線治療）對疾病進行外科治療。開發(fā)了各種算法以實現診療手段和治療類型融合的最佳圖像重合結果。

　　在這類融合系統中，支持高速串行互聯的FPGA能夠減少系統后處理部分數據采集功能的相互鏈接，大大降低了電路板和電纜相關的系統總成本。