醫(yī)療影像的算法開發(fā)詳解

醫(yī)療影像技術(shù)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(shì)是通過非置入手段來實(shí)現(xiàn)早期疾病預(yù)測(cè)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(jìn)步是設(shè)計(jì)新設(shè)備來滿足病人需求的主要推動(dòng)力量。

為實(shí)現(xiàn)這些行業(yè)目標(biāo)所需要的功能，設(shè)備開發(fā)人員開始采用提供FPGA支持、可更新的現(xiàn)成商用(COTS) CPU平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和協(xié)處理。在靈活高效地開發(fā)可更新醫(yī)療影像設(shè)備時(shí)，需要考慮幾個(gè)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(tái)等。

開發(fā)影像算法要求使用直觀的高級(jí)建模工具，以不斷改進(jìn)數(shù)字信號(hào)處理(DSP)功能。高級(jí)算法需要可更新的系統(tǒng)平臺(tái)，該平臺(tái)大大提高了圖像處理性能，而且實(shí)現(xiàn)的設(shè)備體積更小，使用更方便，更容易攜帶。

實(shí)時(shí)分析的性能需求要求系統(tǒng)平臺(tái)能夠隨軟件(CPU)和硬件(可配置邏輯)而進(jìn)行調(diào)整。這些處理平臺(tái)必須能夠滿足各種性能價(jià)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(tái)中，為最靈活的高性能系統(tǒng)提供DSP功能。

系統(tǒng)規(guī)劃人員和設(shè)計(jì)工程師使用高級(jí)開發(fā)工具和知識(shí)產(chǎn)權(quán)(IP)庫(kù)，在這些平臺(tái)上迅速對(duì)算法進(jìn)行劃分和調(diào)試，加速設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，提高利潤(rùn)。

本文介紹醫(yī)療影像算法的某些發(fā)展趨勢(shì)，多種診療手段的融合以及可更新平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)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(shì)，以及怎樣使用FPGA和知識(shí)產(chǎn)權(quán)。

MRI

磁共振影像(MRI)重構(gòu)技術(shù)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(shù)據(jù)中，2D重構(gòu)切片通過快速傅立葉變換(FFT)產(chǎn)生灰度級(jí)切片，一般是矩陣的形式。3D人體圖像重構(gòu)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?yàn)V波過程的空間去模糊技術(shù)，在降低噪聲的同時(shí)對(duì)圖像重構(gòu)。這樣，大大提高了橫截面的視覺診斷分辨率。

超聲

超聲圖像中顯現(xiàn)的小顆粒被稱為斑點(diǎn)。各種無關(guān)的散射體相互作用產(chǎn)生了超聲斑點(diǎn)(和無線領(lǐng)域的多徑RF反射相似)，它本質(zhì)上是一種乘性噪聲。使用有損壓縮技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)無斑超聲影像。先對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，斑點(diǎn)噪聲相對(duì)于有用信號(hào)成為加性噪聲。使用JPEG2000編碼器進(jìn)行有損小波壓縮可以減小斑點(diǎn)噪聲。

X射線影像

冠狀X射線圖像移動(dòng)校正技術(shù)用于減小成像期間呼吸和心臟跳動(dòng)的影響(心跳呼吸周期)。“3D加時(shí)間”冠狀模型的移動(dòng)被投射到2D圖像上，用于計(jì)算糾偏函數(shù)(轉(zhuǎn)換和放大)，對(duì)移動(dòng)進(jìn)行校正，得到清晰的圖像。

分子影像

分子影像是在細(xì)胞和分子級(jí)對(duì)生物醫(yī)學(xué)過程進(jìn)行特征描述和測(cè)量。其目的是探測(cè)、采集并監(jiān)視導(dǎo)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(shù)相結(jié)合，將低分辨率的功能/細(xì)胞/分子圖像映射到相應(yīng)的高分辨率解剖圖像，最小可以達(dá)到0.5 mm。小型化和算法開發(fā)推動(dòng)了在這些緊湊系統(tǒng)平臺(tái)上使用FPGA，在多核CPU基礎(chǔ)上進(jìn)一步提高了性能。

診斷方法的融合

早期預(yù)測(cè)和非置入式治療推動(dòng)了PET/計(jì)算機(jī)輔助斷層掃描(CT)和X射線診斷/CT設(shè)備等診療手段的融合。要實(shí)現(xiàn)更高的圖像分辨率，要求采用精細(xì)的幾何微陣列探測(cè)器，并結(jié)合FPGA，對(duì)光電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理完成后，CPU和FPGA協(xié)處理器一起對(duì)匯集后的信號(hào)進(jìn)行處理，重建人體圖像。

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

外科引導(dǎo)手術(shù)圖像處理使用手術(shù)前(CT或者M(jìn)R)圖像和實(shí)時(shí)3D (超聲和X射線)圖像重合(相關(guān))技術(shù)，通過非置入手段(超聲、MR介入和X射線治療)對(duì)疾病進(jìn)行外科治療。開發(fā)了各種算法以實(shí)現(xiàn)診療手段和治療類型融合的最佳圖像重合結(jié)果。

在這類融合系統(tǒng)中，支持高速串行互聯(lián)的FPGA能夠減少系統(tǒng)后處理部分?jǐn)?shù)據(jù)采集功能的相互鏈接，大大降低了電路板和電纜相關(guān)的系統(tǒng)總成本。

影像算法

各種影像算法通常在FPGA中實(shí)現(xiàn)，包括圖像增強(qiáng)、穩(wěn)定、小波分析和分布式矢量處理等。

一般采用卷積(線性)濾波來實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。高通和低通濾波后的圖像經(jīng)過線性組合，由矩陣乘法模板進(jìn)行加權(quán)，產(chǎn)生的圖像增強(qiáng)了細(xì)節(jié)，同時(shí)降低了噪聲。

視頻圖像穩(wěn)定技術(shù)對(duì)視頻數(shù)據(jù)序列中的旋轉(zhuǎn)和縮放效果進(jìn)行歸一化處理，以平均連續(xù)幀中的噪聲。這還平滑了從視頻中提取的靜止圖像的鋸齒邊沿，能夠糾正大約1/10象素的圖像抖動(dòng)。

為獲取信號(hào)中的事件信息，小波分析使用可變窗口技術(shù)每次分析一小部分信號(hào)。小波分析對(duì)精確的低頻信息使用較長(zhǎng)的時(shí)間間隔，對(duì)高頻信息使用較短的間隔。小波應(yīng)用包括探測(cè)不連續(xù)點(diǎn)以及斷點(diǎn)、探測(cè)自相似、抑制信號(hào)、去除信號(hào)噪聲、去除圖像噪聲、壓縮圖像以及大型矩陣快速乘法運(yùn)算等。

最近開發(fā)的S變換(ST)結(jié)合了FFT和小波變換。它揭示出頻率隨空間和時(shí)間的變化。其應(yīng)用包括紋理分析和噪聲濾除等。但是，ST的計(jì)算量較大，采用傳統(tǒng)的CPU實(shí)現(xiàn)起來速度太慢。分布式矢量處理技術(shù)解決了這一問題，它在FPGA中同時(shí)采用矢量和并行計(jì)算，處理時(shí)間縮短了25倍。

一種癌癥早期探測(cè)的方法利用了病人的重新造血能力。數(shù)字傳感器探測(cè)人體輻射出的紅外能量，從而“看到”由于癌癥導(dǎo)致血流增加而出現(xiàn)的微小差異。其典型實(shí)現(xiàn)基于可編程心縮矩陣，采用了通用工作站以及FPGA專用硬件引擎來實(shí)現(xiàn)。和目前的高端工作站相比，該引擎將核心算法速度提高了近1,000倍。

這些復(fù)雜影像算法需要哪些關(guān)鍵FPGA構(gòu)建模塊函數(shù)呢? 在CT重建中，需要插值、FFT和卷積函數(shù)。在超聲中，處理方法包括顏色流處理、卷積、聚束、混合和彈性估算等。普通影像算法包括顏色空間轉(zhuǎn)換、圖形覆蓋、2D/中值/時(shí)間濾波、縮放、幀/域轉(zhuǎn)換、對(duì)比度增強(qiáng)、銳化、邊沿探測(cè)、限幅、平移、極坐標(biāo)/笛卡兒坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、不均勻校正以及象素替換等函數(shù)。

可更新的平臺(tái)

很多影像系統(tǒng)以前都采用專用計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行構(gòu)建。現(xiàn)在，隨著高性能COTS CPU板的推出，系統(tǒng)工程師可以采用更現(xiàn)成的方法。雖然軟件自己可以完成很多算法的非實(shí)時(shí)處理，但實(shí)時(shí)影像處理還是需要輔助硬件。目前的FPGA內(nèi)置了DSP模塊、寬帶存儲(chǔ)器模塊和大量的可編程單元，是實(shí)現(xiàn)這些輔助硬件的理想器件。

Altera與其合作伙伴密切協(xié)作，實(shí)現(xiàn)了FPGA協(xié)處理資源和COTS CPU解決方案的可靠集成。對(duì)于Intel和AMD單板計(jì)算機(jī)(SBC)，內(nèi)置了串化器/解串器的Stratix II GX FPGA能夠直接實(shí)現(xiàn)PCI Express兼容協(xié)處理器板，承擔(dān)算法功能。對(duì)于雙插槽的AMD SBC，Altera合作伙伴XtremeData提供協(xié)處理器子卡，直接插入到一個(gè)Opteron插槽中，提供非常好的CPU+FPGA處理方案(參見圖1)。對(duì)于性能要求更高的大計(jì)算量應(yīng)用，四插槽AMD SBC可以提供多種CPU+FPGA協(xié)處理器組合方案(1+3，2+2或者3+1)?？梢圆捎枚鄠€(gè)1-U刀片服務(wù)器來實(shí)現(xiàn)非常靈活的平臺(tái)，每個(gè)刀片完成CPU+FPGA協(xié)處理器方案。

圖1 XtremeData XD1000系統(tǒng)圖

注：XD1000™直接插入到多Opteron母板的Opteron™插槽940中，使用母板的現(xiàn)有CPU基本結(jié)構(gòu)。

這些平臺(tái)的應(yīng)用加速取決于算法——FPGA承擔(dān)的算法中并行計(jì)算越多，運(yùn)行速度就越快。例如，由基于FPGA的硬件來加速實(shí)現(xiàn)CT影像算法時(shí)，每個(gè)3-GHz CPU結(jié)合一個(gè)FPGA協(xié)處理器，運(yùn)行速度提高10倍，大大降低了系統(tǒng)級(jí)功耗，節(jié)省了空間和成本。

開發(fā)方法

現(xiàn)在，讓我們考慮算法開發(fā)方法以及相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)工具。

算法工具

影像設(shè)計(jì)人員使用高級(jí)軟件工具對(duì)各種算法建模，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。數(shù)字信號(hào)處理最好的通用工具是MathWorks的MATLAB處理引擎和Simulink仿真器GUI。大部分OEM和醫(yī)療設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)使用MATLAB來開發(fā)快速精確的算法，包括數(shù)字圖像處理、圖像定量分析、模式識(shí)別、數(shù)字圖像編碼/壓縮、自動(dòng)顯微影像、法醫(yī)圖像處理以及二維小波變換等。除了算法開發(fā)外，MATLAB還可以仿真FPGA中常用的定點(diǎn)算法，提供可選的工具，生成能夠運(yùn)行在通用CPU上的C代碼。

劃分和調(diào)試

算法開發(fā)完成后，系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員必須確定怎樣在CPU和FPGA之間劃分功能，提供最好的總體解決方案，在性能、成本、可靠性和使用壽命上達(dá)到最佳平衡。設(shè)備設(shè)計(jì)人員認(rèn)為在高性能硬件系統(tǒng)上對(duì)算法進(jìn)行劃分和調(diào)試非常困難。以前的很多設(shè)計(jì)在FPGA中使用裝配線方法，把算法分成多個(gè)函數(shù)，順序執(zhí)行。90％的調(diào)試功能都花在集成上。由于每個(gè)函數(shù)執(zhí)行時(shí)間必須相互平衡，以實(shí)現(xiàn)最大吞吐量，因此出現(xiàn)了很多困難，無法觀察本地存儲(chǔ)器和延時(shí)。

解決方案是基于分布式協(xié)處理器計(jì)算模型，“以軟件為中心的方法”(參見圖2)，其中：

協(xié)處理器中的每個(gè)函數(shù)是一個(gè)執(zhí)行機(jī)(函數(shù)子處理器)，子處理器之間具備基于消息的控制通過功能。

所有存儲(chǔ)器、CPU和子處理器之間可完全切換，能夠全面觀察，容易進(jìn)行調(diào)試。

內(nèi)部FPGA子處理器之間以及系統(tǒng)內(nèi)其他CPU和協(xié)處理器之間可以調(diào)整消息通過功能。

圖2 以軟件為中心的設(shè)計(jì)

例如，在Altera/XtremeData協(xié)處理器解決方案中，利用了這些概念來實(shí)現(xiàn)優(yōu)異的設(shè)計(jì)方法。AlteraFPGA的Avalon交換架構(gòu)以及芯片可編程系統(tǒng)(SOPC)集成工具在所有功能單元之間自動(dòng)構(gòu)建靈活的交叉交換架構(gòu)。接口IP提供FPGA至主機(jī)CPU以及FPGA至DIMM存儲(chǔ)器經(jīng)過預(yù)測(cè)試的接口。基于預(yù)測(cè)試消息的基本結(jié)構(gòu)(由Nios CPU定義的軟件)控制主機(jī)CPU、FPGA子處理器和FPGA存儲(chǔ)器控制器之間的通信。消息傳遞和全交換功能簡(jiǎn)化了開發(fā)期間的調(diào)試，大大提高了靈活性。可以在執(zhí)行期間軟定義(重新定義)數(shù)據(jù)通路，在系統(tǒng)集成和調(diào)試期間對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋，改變傳送方向，以提高其可觀察性。

設(shè)計(jì)工具和IP

雖然MATLAB等工具非常適合軟件算法開發(fā)，但是還不足以在FPGA中實(shí)現(xiàn)。設(shè)計(jì)人員使用Altera以及第三方EDA工具和IP，可以加速其設(shè)計(jì)在FPGA中的實(shí)現(xiàn)。例如，Altera提供全套的工具：DSP Builder、SOPC Builder、Nios II CPU開發(fā)套件、Nios II C語(yǔ)言至硬件加速(C2H)編譯器和Quartus開發(fā)包等。

Altera的視頻和圖像處理包以及DSP庫(kù)提供關(guān)鍵IP構(gòu)建模塊，加速?gòu)?fù)雜影像算法的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)。視頻和圖像處理模塊庫(kù)以及其他的Altera/合作伙伴IP模塊和參考設(shè)計(jì)(包括IQ調(diào)制解調(diào)器、JPEG2000壓縮、FFT/IFFT、邊沿探測(cè)等)，為設(shè)計(jì)人員提供了大量的IP來加速大計(jì)算量任務(wù)的FPGA實(shí)現(xiàn)。

DSP Builder工具提供基于IP庫(kù)的設(shè)計(jì)流程，鏈接MATLAB開發(fā)的算法和Altera Quartus工具包實(shí)現(xiàn)的FPGA。

SOPC Builder是系統(tǒng)集成工具，自動(dòng)生成IP模塊、Altera MegaCores功能(包括Nios II CPU)、合作伙伴IP和用戶定義功能之間的互聯(lián)代碼(Verilog或者VHDL)。

Nios II開發(fā)套件使C程序能夠植入到FPGA的一個(gè)或者多個(gè)Nios II CPU中，并進(jìn)行調(diào)試。Nios II CPU是32位可配置RISC軟核處理器CPU。

Nios II C2H編譯器是新工具，它分析C代碼算法內(nèi)循環(huán)，生成FPGA中的協(xié)處理器邏輯，大大提高了Nios II CPU所運(yùn)行軟件的性能。適度增加邏輯，運(yùn)行速度便能夠提高10到100倍。

Quartus開發(fā)包是在AlteraFPGA中實(shí)現(xiàn)可編程硬件和軟件功能的主要工具。它提供IP導(dǎo)入功能，以及仿真和布局布線等所有功能，在Altera開發(fā)板或者用戶目標(biāo)系統(tǒng)上進(jìn)行FPGA編程。

Celoxica等其他EDA供應(yīng)商還提供C語(yǔ)言至HDL轉(zhuǎn)換工具，以加速FPGA的實(shí)現(xiàn)。

結(jié)論

嬰兒潮時(shí)期出生的人們尋求更可行的新治療手段來治療常見疾病(特別是與心臟病和癌癥)，包括早期探測(cè)和非置入手術(shù)治療等。影像診斷方法融合及其相關(guān)算法開發(fā)上的進(jìn)步大大推動(dòng)了新設(shè)備的發(fā)展，滿足了病人的需求。高級(jí)算法需要可更新的系統(tǒng)平臺(tái)，該平臺(tái)能夠顯著提高圖像處理性能。

集成到COTS多核CPU平臺(tái)中，F(xiàn)PGA為最靈活的高性能系統(tǒng)提供了DSP功能。為幫助在這些平臺(tái)上加速實(shí)現(xiàn)復(fù)雜影像算法，需要采用高級(jí)開發(fā)工具和IP實(shí)現(xiàn)庫(kù)。Altera考慮到這些需求而開發(fā)了工具和IP庫(kù)。這些庫(kù)包括成像所需的關(guān)鍵構(gòu)建模塊功能，并集成到Altera完整的工具包中，結(jié)合MathWorks的算法開發(fā)工具，能夠快速進(jìn)行開發(fā)。