Сайт использует куки. Продолжая работу вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Соглашаюсь
статья
Технология cSound и как она работает на Vivid E95 (E90, E80) и Vivid S70 (S60)
Предыстория

В 2000 году компания General Electric внедрила впервые аппараты линейки Vivid (об этой линейке готовится отдельная статья). Эти аппараты, как и аппараты Voluson, о которых мы рассказывали в этой статье, заточены под конкретную область применения. С течением времени модельный ряд развивался и улучшался и в 2015 году были выпущены сканеры Vivid S60, Vivid S70, Vivid E80, Vivid E90 и Vivid E95. Эти модели стали первыми аппаратами, основанными на технологической платформе (или движке) cSound первого поколения.

Но и тут развитие платформы не стояло на месте. С развитием самих аппаратов выпускались новые версии. Итого:

  • 2015 год – релиз cSound 1.0
  • 2017-2018 год – релиз cSound 2.0
  • 2019 год – релиз cSound 3.0

Перейдем к самой архитектуре и расскажем о ней более подробно.
Предыстория
В 2000 году компания General Electric внедрила впервые аппараты линейки Vivid (об этой линейке готовится отдельная статья). Эти аппараты, как и аппараты Voluson, о которых мы рассказывали в этой статье, заточены под конкретную область применения. С течением времени модельный ряд развивался и улучшался и в 2015 году были выпущены сканеры Vivid S60, Vivid S70, Vivid E80, Vivid E90 и Vivid E95. Эти модели стали первыми аппаратами, основанными на технологической платформе (или движке) cSound первого поколения.

Но и тут развитие платформы не стояло на месте. С развитием самих аппаратов выпускались новые версии. Итого:

  • 2015 год – релиз cSound 1.0
  • 2017-2018 год – релиз cSound 2.0
  • 2019 год – релиз cSound 3.0

Перейдем к самой архитектуре и расскажем о ней более подробно.
Архитектура cSound

Данная платформа была разработана с нуля. Платформа представляет собой полностью настраиваемую программную цепочку обработки изображений. На приведенных схемах ниже показан процесс обработки изображения и различия этого процесса: как это происходит на TruScan и Accelerated Volume Architecture на аппаратах предыдущего поколения
И как это происходит на аппаратах с архитектурой cSound
Как работает cSound
Обработка сигнала начинается с формирования передаваемых импульсов для получения оптимального осевого разрешения и для уменьшения акустических артефактов. Усиливается прием сигнала с последующей аналого-цифровой выборкой и преобразованием с высоким разрешением.

Следующим этапом в цепочке обработки является формирование луча, при котором данные, полученные от пьезоэлементов датчика, задерживаются и когерентно суммируются. В обычных УЗИ-сканерах формирование ультразвукового луча осуществляется с помощью аппаратной части (FPGA, ASIC), что ограничивает алгоритмы обработки.

В платформе cSound весь процесс формирования луча выполняется в цифровом виде в Backend-части системы (это GPU - графический процессор, CPU - центральный процессор), где данные из каждого канала (полученные из нескольких последовательных передач), принимаются и временно сохраняются в памяти канала “Local Big Data”.

Затем происходит формирование изображения, а дальнейшая обработка зависит от типа аппарата, датчика, ПО и режима.

Количество цифровых каналов определяется как число, пропорциональное количеству физических каналов, которые могут вносить вклад в сумму ультразвукового луча. Иначе говоря, программный Beamformer снимает ограничения на количество каналов обработки.
Как работает cSound
Обработка сигнала начинается с формирования передаваемых импульсов для получения оптимального осевого разрешения и для уменьшения акустических артефактов. Усиливается прием сигнала с последующей аналого-цифровой выборкой и преобразованием с высоким разрешением.

Следующим этапом в цепочке обработки является формирование луча, при котором данные, полученные от пьезоэлементов датчика, задерживаются и когерентно суммируются. В обычных УЗИ-сканерах формирование ультразвукового луча осуществляется с помощью аппаратной части (FPGA, ASIC), что ограничивает алгоритмы обработки.

В платформе cSound весь процесс формирования луча выполняется в цифровом виде в Backend-части системы (это GPU - графический процессор, CPU - центральный процессор), где данные из каждого канала (полученные из нескольких последовательных передач), принимаются и временно сохраняются в памяти канала “Local Big Data”.

Затем происходит формирование изображения, а дальнейшая обработка зависит от типа аппарата, датчика, ПО и режима.

Количество цифровых каналов определяется как число, пропорциональное количеству физических каналов, которые могут вносить вклад в сумму ультразвукового луча. Иначе говоря, программный Beamformer снимает ограничения на количество каналов обработки.
Реализация cSound

Backend-часть Vivid E-серии состоит из нескольких графических процессоров. Они рассчитаны на 100%-ную загрузку в течение длительного времени. Эти графические процессоры того же типа, что и используемые в приложениях искусственного интеллекта.

В первоначальном выпуске в аппаратах Vivid S60N и Vivid S70N Backend-частью выступал лишь центральный процессор, который, загруженный и так базовыми задачами, выполнял программное формирование луча.
Таким образом, производительность была несколько ограничена по сравнению с Vivid E80/E90/E95, поэтому аппараты Vivid S-серии обзавелись полноценным cSound с графическим процессором только к третьему релизу платформы.

Различия между версиями cSound

Особенности и преимущества cSound 1.0
С выпуском платформы в 2015 году на линейке Vivid стали доступны такие технологии, о которых мы расскажем далее.

Технология True Confocal Imaging
Визуализация с использованием нескольких фокусных зон без потери частоты кадров и без линейных артефактов. Которые часто можно было наблюдать при многофокусном сшивании.

Адаптивное повышение контрастности (ACE)
Это вторая важная функция, включенная в архитектуру cSound. Когда все данные из нескольких последовательных передач собраны и сохранены в в “Local Big Data”, процессор обращается к этим данным и создает два предварительных “внутренних” изображения. примере с межпредсердной перегородкой пиксель происходит из “реальной” структуры.

Пример. Допустим, что в области интереса присутствует подозрительный пиксель. Если алгоритм ACE посчитает, что данные являются реальными, то интенсивность пикселей увеличится. Если это шум или артефакты, алгоритм “сглаживает” их.

4D визуализация в кардиологии

Оптимизация трехмерной реконструкции позволила внедрить алгоритмы 4D Clarity (четкость) и HDLive (перемещение виртуального источника света).

Подытожим, первое поколение платформы ознаменовалось:
• Разработкой новой линейки сканеров Vivid E и S-серии
• Принципиально новыми технологиями в обработке и визуализации (по сравнению с предыдущими моделями GE Vivid)

Визуализация катетера в полости сердца в HDlive
Особенности и преимущества cSound 2.0

Второй релиз cSound и аппаратов на ее основе был выпущен в 2017-2018 году.

В аппаратах появились новые графические процессоры.

Алгоритм HDlive, представленный в cSound 2.0, теперь обеспечивал улучшенное качество изображения для определенных направлений просмотра.

Были добавлены технологии:

Vmax

Алгоритм гораздо быстрее производит параллельную обработки сигналов. Преимущество заключается в том, что быстро движущиеся структуры, например, митральный клапан, в формате 4D могут быть получены при однократной съемке без потери качества изображения.

Появилась возможность использовать трансторакального датчика 4Vc-D, а также 6VT-D

Митральный клапан в Vmax
Texture

Texture - это дальнейшее развитие ACE, которое специально направлено на более информативную интерпретацию изнутри миокарда.

Как итог:

• Дальнейшее повышение базового качества изображения с помощью новых функций, например, Texture

• Повышение производительности за счет внедрения более мощного графического процессора для обеспечения работы “Vmax” и датчика 4Vc-D.

• Разработка совершенно нового способа визуализации сложных схем кровотока (серия BSI – Vivid E)

• Повышение производительности 2D и 4D цветопередачи в моделях серии Vivid E.

Справа - использование Texture
Особенности
и преимущества
cSound 3.0
Наступает преддверие эры искусственного интеллекта и разрабатывается платформа Edison от GE. Vivid S60N и Vivid S70N получили полноценный GPU.
Искусственный интеллект
Была обучена нейронная сеть, которая распознает определенные структуры / паттерны на изображениях. Такие решения были внедрены на Vivid E-серии.

Автоматический выбор необработанных данных
Другой функцией, включаемой при распознавании вида, является возможность автоматической отправки информации в PACS в формате необработанных данных для последующего анализа AFI /AutoEF. Этот анализ выполняется на программном пакете EchoPAC, извлекающем изображения из PACS.

Финализируем информацию
• Повышение производительности Vivid S60N и Vivid S70N засчет cSound на базе GPU

• Внедрение искусственного интеллекта на сканера Vivid E-серии

Успехов в работе! Ваша команда RayLink
Если вас интересует приобретение адсорберов, помощь в установке, замена холодной головы либо сопуствующие вопросы, то вы можете связаться с нами в мессенджерах, либо отправить запрос на почту
Почта
Месенджеры
Мы в соц.сетях
Канал telegram
Сообщество VK
Канал на YouTube
Канал на Дзене
Мы в Instagram
Оригинальная статья опубликована на сайте geus.ru, который является интеллектуальной собственностью ООО "РЭЙЛИНК". Полное или частичное копирование преследуется законом.