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【活動報名】AI加速助力醫(yī)學成像技術更快地進入市場 焦點信息
2023-03-03 10:38:08 來源:動脈網 編輯:

低延遲、高質量成像和人工智能推理


(資料圖)

線上直播:3月23日 | 10:00 – 11:30

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?

如何獲取高質量的3D/4D的圖像,并實現每秒數千幀的掃描速率?

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,通道數量直接轉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建自定義高性能超聲波束形成器的所有函數和示例,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。

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本次直播主要議題

1.如何使用超聲庫的基本模塊構建基于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

目標應用

超聲波束形成

CT影像重構

使用2D-FFT的MRI影像重構

MRI磁體的梯度處理器控制

X射線輸入的采樣/數字化數據的圖像處理

ECG等

嘉賓介紹

翁羽翔(TrevorWeng)

AMD工業(yè)與視覺系統(tǒng)架構師

翁羽翔(Trevor Weng)現任AMD公司系統(tǒng)架構師,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年的工作經驗。

直播預約

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關鍵詞: 醫(yī)學成像

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