低延遲、高質量成像和人工智能推理
(資料圖)
半導體技術在醫學影像設備的發展中扮演什么樣的角色?
如何獲取高質量的3D/4D的圖像,并實現每秒數千幀的掃描速率?
AMDVitis?醫學成像庫,加速推動下一代醫學成像方案設計
在如今的超聲技術中,通道數量直接轉化為更高分辨率的圖像和更大的探測深度,這兩個因素對于檢測和識別問題都是至關重要的。然而通道數的擴展正變得越來越困難,如何利用半導體和AI技術,推動新一代超聲設計方案,在無論是心臟成像、腹部成像,再到小部位成像的任何成像設備上都可以獲取更高質量的圖像?
今年1月的美國CES展上,AMD正式發布了其首個用于Vitis? 2022.2統一軟件環境的醫學成像庫(MedicalImagingLibrary),里面涵蓋了從1級庫的模塊構建,到3級庫所包含的完整超聲波束形成器設計的一系列選項,從而可以幫助醫療診斷設備制造商更快地將他們的醫學成像產品推向市場。如果您正在研發新一代的醫療超聲設備,則2級庫工具箱中的有關如何構建自定義高性能超聲波束形成器的所有函數和示例,可幫助您使用高級軟件編程語言(C++或者Python等)快速部署您自己的算法。
AMD將在3月23日的直播活動中,詳細為您介紹這款最新發布的醫療成像庫,并通過一些參考設計,向您展示如何使用帶有AI計算引擎的Versal?自適應計算加速平臺,打造此類設計方案。
掃描下方海報中的二維碼即可參與直播預約
1.如何使用超聲庫的基本模塊構建基于AMDVersal?自適應計算加速平臺的超聲系統
2.如何使用Versal自適應SoC上的庫快速開發您的設計 - 來自合作伙伴MK Labs
3. “智能醫療人工智能平臺”,以及圖像分類和分割模型演示 - 合作伙伴Spline.ai
超聲波束形成
CT影像重構
使用2D-FFT的MRI影像重構
MRI磁體的梯度處理器控制
X射線輸入的采樣/數字化數據的圖像處理
ECG等
翁羽翔(TrevorWeng)
AMD工業與視覺系統架構師
翁羽翔(Trevor Weng)現任AMD公司系統架構師,負責大中華區工業和視覺市場策略、業務發展及系統解決方案。他在醫療、通信、視頻、嵌入式及半導體行業擁有超過16年的工作經驗。
請掃描或識別下方二維碼,即可預約本次活動
關鍵詞: 醫學成像
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