Улучшенное качество изображения для удаления опухолей
Вывод изображения в реальном времени для хирургических операций и создание алгоритмов FPGA без аппаратного программирования
- Заказчик
- Quest Medical Imaging BV
- Местоположение
- Нидерланды
- Дата
- 2018
Принцип работы системы с мультиспектральными камерами
Перед операцией в заданные точки на теле пациента вводится флуоресцентный маркер, который прикрепляется к опухолевым клеткам и флуоресцирует ближнем ИК-диапазоне. В зависимости от вида опухоли используются различные маркеры. Мультиспектральная камера одновременно передает цветное изображение в цветовом пространстве RGB и два флуоресцентных изображения в ближнем ИК-диапазоне спектра в высоком разрешении (HD) на скорости передачи данных 255 МБ/с и с максимальной частотой кадров 60 кадров в секунду. Цветное изображение и одно из изображений в ближнем ИК-диапазоне комбинируются для вывода итогового изображения.
Опираясь на эти изображения, которые выводятся на экран во время операции, хирурги точно отличают ткани, пораженные опухолью, от соседних здоровых тканей. Процедура подходит как для открытой, так и для малоинвазивной лапароскопической хирургии.
В предыдущем решении для обработки изображений на базе фреймграббера весь процесс получения, предварительной и последующей обработки изображений был реализован на центральном процессоре управляющего компьютера. Изображения с камер высокого разрешения передавались непосредственно в центральный процессор без сжатия данных, что замедляло работу системы.
Фремграббер для предварительной обработки и два режима работы
С новым фреймграббером Camera Link microEnable 5 marathon VCL, которым оснащена платформа, теперь весь процесс выполняется на FPGA (Field Programmable Gate Array — программируемая пользователем вентильная матрица), без загрузки центрального процессора и с более высокой скоростью. FPGA-процессор обрабатывает изображения, полученные с помощью мультиспектральной камеры, пиксель за пикселем с высокой степенью параллелизма и комбинирует два изображения в одно на выходе.
Визуализация опухолевых клеток в реальном времени
Новое решение поддерживает работу в режиме реального времени, а это значит, что во время операции хирургическая бригада в реальном времени видит на экране изображение, с помощью которого может точно идентифицировать флуоресцирующие опухолевые клетки и отличить их от здоровых тканей. Кроме того, визуализируются лимфатические узлы и кровеносные сосуды (ангиогенез), что которые не видны невооруженным глазом.
Два варианта вывода изображения
Хирургам больше не нужно переключаться между черно-белым и цветным изображением. Вместо этого они могут выбрать один из двух режимов работы камеры: выводить на экран цветное и флуоресцентное изображения рядом друг с другом или объединить их в единое изображение. Это позволяет более точно идентифицировать и оперировать маленькие опухоли. Высокопроизводительности фреймграббера достаточно для поддержки обоих режимов работы.
Программное решение с программируемым фреймграббером
Еще одной важной причиной выбора Basler в качестве поставщика стала возможность программирования фреймграббера в VisualApplets — удобной графической среде разработки. Наша команда создала аппаратный апплет в виде схем потоков данных с алгоритмами предварительной обработки и вывода изображений, смоделировала его работу и загрузила на FPGA фреймграббера без необходимости привлечения специалистов по аппаратному обеспечению для трудоемкого и дорогостоящего программирования на языке VHDL.
Возможности системы обработки изображений
Переход на новую систему занял всего два месяца — проектная команда справилась без существенной помощи со стороны производителя. Аппаратное и программное обеспечение поддерживает любые маркеры и, следовательно, опухоли всех видов. Чтобы перейти на другой вид опухоли, необходимо внести лишь незначительные изменения, например, выбрать другие спектральные цвета.
Особые преимущества:
Существенное улучшение качества изображения для более точных хирургических манипуляций
Сжатие данных на этапе предварительной обработки изображений перед передачей на компьютер для анализа
Как следствие, отсутствие проблем с пропускной способностью и местом для хранения данных
Передача больших объемов данных с минимальной задержкой благодаря обработке данных на FPGA-процессоре
Компоненты этого решения
Хотите реализовать подобное решение? Обратите внимание на эти компоненты.