FPGAs dans le domaine de la santé

Explorez le rôle transformateur des FPGAs dans l’amélioration de la précision des diagnostics, l’accélération des processus d’imagerie médicale et l’alimentation de dispositifs médicaux sophistiqués pour améliorer les soins aux patients.

Intégrer FPGAs dans les innovations en matière de soins de santé

Les Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) sont de plus en plus favorisés dans le développement d’équipements médicaux en raison de leur flexibilité et de leur rentabilité inégalées. Contrairement aux circuits intégrés spécifiques aux applications (ASIC), FPGAs éviter les coûts initiaux d’ingénierie non récurrents NRE et les quantités minimales de commande, offrant un processus de conception sans risque avec la possibilité de reprogrammer pour des améliorations itératives et des normes en évolution. Par rapport aux produits standard spécifiques aux applications (ASSP), FPGAs offrent une flexibilité de conception et des options d’intégration supérieures, permettant aux fabricants de différencier leurs produits et de s’adapter rapidement aux demandes du marché. Il est essentiel que les FPGAs prennent en charge les cycles de vie prolongés des produits, en assurant une protection contre l’obsolescence et en permettant des mises à niveau sur le terrain si nécessaire. Qu’il s’agisse de concevoir des systèmes d’imagerie diagnostique ou des dispositifs de surveillance des patients, FPGAs offrons une solution fiable et adaptable qui garantit des performances et une longévité optimales dans les applications critiques de soins de santé.

Avantages de la FPGA dans les soins de santé

FPGAs permettent le traitement d’images en temps réel, essentiel pour un diagnostic précis et une prise de décision rapide dans les systèmes d’imagerie médicale tels que l’imagerie par résonance magnétique (IRM), la tomodensitométrie (TDM) et l’échographie.

FPGAs sont hautement personnalisables et permettent la création de matériel spécialisé adapté à des applications médicales spécifiques. Cette flexibilité permet aux entreprises du secteur de la santé de faire évoluer les architectures sur l’ensemble des gammes de produits, ce qui se traduit par un meilleur retour sur investissement.

Des endoscopes aux systèmes de chirurgie robotique, en passant par la génomique et la bioinformatique, les capacités de traitement parallèle d’FPGAs permettent des vitesses de traitement plus rapides et des diagnostics en temps réel dans l’ensemble du secteur de la santé.

Une faible consommation d’énergie et un petit facteur de forme FPGAs peuvent être plus économes en énergie que les processeurs à usage général qui sont essentiels pour les dispositifs médicaux portables ou implantés tels que les moniteurs de patients, les pompes à perfusion et les stimulateurs cardiaques.

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IA dans le domaine de la santé à la périphérie

L’IA transforme les soins de santé en offrant des fonctionnalités avancées telles que l’analyse d’images en temps réel, la surveillance continue des patients et les diagnostics personnalisés. Les Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) sont particulièrement bien adaptés pour accélérer ces tâches pilotées par l’IA directement sur le lieu de soins, offrant des performances, une adaptabilité et une efficacité énergétique élevées. Grâce à FPGAs, les prestataires de soins de santé peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA et créer des solutions non seulement plus intelligentes, mais aussi plus adaptables aux besoins en constante évolution des soins de santé.

Grâce à FPGAs, les algorithmes d’IA peuvent analyser les procédures d’endoscopie, les rayons X, les tomodensitométries / TEP, les IRM et d’autres données d’imagerie à grande vitesse, fournissant ainsi un retour immédiat aux professionnels de la santé. Cette capacité est essentielle pour les diagnostics urgents où des informations rapides et précises peuvent conduire à de meilleurs résultats pour les patients.

FPGAs permettent une analyse des données des patients basée sur l’IA, ce qui permet d’améliorer les diagnostics et de personnaliser les plans de traitement. En traitant les données directement à la périphérie, FPGAs pouvons prendre en charge des recommandations de traitement personnalisées basées sur des informations en temps réel sur l’état des patients. Cette capacité aide les fournisseurs à offrir des soins plus ciblés et plus efficaces, ce qui entraîne de meilleurs résultats en matière de santé.

FPGAs faciliter le traitement localisé de l’IA, permettant une surveillance continue des signes vitaux sans dépendance au cloud. Ce traitement sur l’appareil réduit la latence et améliore la confidentialité, permettant la détection rapide d’anomalies telles que les arythmies ou les changements respiratoires, même dans les environnements de soins à distance ou à domicile.

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Applications

FPGAs sont essentiels dans les applications médicales de vidéo et de vision pour traiter des images haute résolution et des données vidéo en temps réel. Ils améliorent la qualité de l’image, extraient les caractéristiques et compressent les données dans des appareils tels que les endoscopes et les appareils à ultrasons, contribuant ainsi à un diagnostic précis et à la précision chirurgicale. Leur reconfigurabilité permet également des mises à jour continues et l’optimisation des algorithmes d’imagerie, améliorant ainsi les soins aux patients et les résultats.

Regardez comment FPGAs peut être utilisé dans une caméra médicale 4K avancée

FPGAs sont au cœur des systèmes d’imagerie en fournissant le traitement en temps réel à grande vitesse nécessaire pour des modalités avancées telles que l’IRM, la tomodensitométrie et la TEP. Ils permettent des techniques sophistiquées d’amélioration des images, telles que la réduction du bruit et la détection des bords, qui améliorent la qualité et la précision des images de diagnostic. Ils sont essentiels pour le traitement des signaux à grande vitesse, le transfert de données puce à puce et la reconstruction d’images pour obtenir des images de la plus haute qualité qui permettent un diagnostic et un traitement appropriés des patients.

FPGAs jouent un rôle déterminant dans l’amélioration des systèmes cliniques en raison de leur capacité à fournir un traitement de données en temps réel et un calcul haute performance. Ce sont des composants clés de l’équipement clinique, comme la surveillance des patients, la santé respiratoire et les défibrillateurs. FPGAs permettent une analyse rapide des données, un chiffrement sécurisé des données et une connectivité à faible consommation et à faible coût. Leur nature reconfigurable permet aux systèmes cliniques de s’adapter aux nouveaux protocoles médicaux et d’intégrer des algorithmes avancés pour le diagnostic et l’aide à la décision.

FPGAs améliorer considérablement les capacités de traitement des données en génomique et en laboratoire, permettant une analyse rapide et efficace de l’information génétique complexe. Leur capacité à effectuer des calculs parallèles les rend parfaits pour traiter les immenses données produites par les technologies de séquençage de nouvelle génération (NGS). FPGAs pouvez également effectuer le traitement de données pour des analyses complexes, telles que la cytométrie et la spectrométrie de masse.

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Hiroya Yamamoto, directrice générale du projet, Ikegami

« Quartus® Prime Software a travaillé de manière transparente sur le projet de développement FPGA Agilex™ 5 d’IKEGAMI pour notre solution vidéo qui nécessite un débit de données extrêmement élevé et une faible consommation. Grâce au temps de compilation incroyablement rapide de Quartus, nous avons pu essayer plusieurs itérations de conception en une journée. D’excellents outils de diagnostic comme Signal Tap nous ont permis de compléter l’étude de faisabilité, en affichant des images de caméra sur le moniteur, dans les 20 heures suivant la mise sous tension. Nous sommes ravis qu’Agilex™ 5 FPGA et le logiciel Quartus® Prime ouvrent une nouvelle voie aux FPGAs de milieu de gamme. »

Exor International

« Intel® FPGA AI Suite et OpenVINO™ boîte à outils nous ont permis de gagner des mois pour ajouter FPGA inférence d’IA au kit GigaSOMgS01 d’Exor. De plus, une conception d’inférence IA basée sur un autoencodeur a montré des accélérations significatives sur Cyclone® 10 GX FPGA : (1) q7,7x par rapport à Intel® Movidius™ VPU, et (2) q19,1x par rapport à Intel Atom® processeur E3940. »