低延遲、高質(zhì)量成像和人工智能推理
(資料圖)
半導體技術在醫(yī)學影像設備的發(fā)展中扮演什么樣的角色？
如何獲取高質(zhì)量的3D/4D的圖像，并實現(xiàn)每秒數(shù)千幀的掃描速率？
AMDVitis?醫(yī)學成像庫，加速推動下一代醫(yī)學成像方案設計
在如今的超聲技術中，通道數(shù)量直接轉(zhuǎn)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(shù)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(zhì)量的圖像？
今年1月的美國CES展上，AMD正式發(fā)布了其首個用于Vitis? 2022.2統(tǒng)一軟件環(huán)境的醫(yī)學成像庫（MedicalImagingLibrary），里面涵蓋了從1級庫的模塊構(gòu)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(yī)療診斷設備制造商更快地將他們的醫(yī)學成像產(chǎn)品推向市場。如果您正在研發(fā)新一代的醫(yī)療超聲設備，則2級庫工具箱中的有關如何構(gòu)建自定義高性能超聲波束形成器的所有函數(shù)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(fā)布的醫(yī)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(gòu)建基于AMDVersal?自適應計算加速平臺的超聲系統(tǒng)
2.如何使用Versal自適應SoC上的庫快速開發(fā)您的設計 - 來自合作伙伴MK Labs
3. “智能醫(yī)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(gòu)
使用2D-FFT的MRI影像重構(gòu)
MRI磁體的梯度處理器控制
X射線輸入的采樣/數(shù)字化數(shù)據(jù)的圖像處理
ECG等
翁羽翔（TrevorWeng）
AMD工業(yè)與視覺系統(tǒng)架構(gòu)師
翁羽翔（Trevor Weng）現(xiàn)任AMD公司系統(tǒng)架構(gòu)師，負責大中華區(qū)工業(yè)和視覺市場策略、業(yè)務發(fā)展及系統(tǒng)解決方案。他在醫(yī)療、通信、視頻、嵌入式及半導體行業(yè)擁有超過16年的工作經(jīng)驗。
請掃描或識別下方二維碼，即可預約本次活動
關鍵詞： 醫(yī)學成像
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