導讀

基于多模態(tài)傳感技術和先進人工智能技術可有效提升乳腺癌檢測的精準性、性價比和效率。友思特 FantoVision 邊緣計算機則為其生物組織數(shù)據(jù)的高效傳輸和實時分析提供了堅實基礎。

乳腺癌的新型醫(yī)療檢測方式

乳腺癌是女性面臨的最令人擔憂的健康問題之一，早期發(fā)現(xiàn)和積極的患者監(jiān)測對生存至關重要。在早期發(fā)現(xiàn)和治療時，治愈的機會很高。而乳腺X線攝影、超聲波和 MRI 等標準乳腺癌診斷方法存在各種局限性，例如電離輻射、高假陽性率和高昂的治療/檢查費用。

ThermoMind 利用最新的多模態(tài)傳感技術和先進的人工智能，來追蹤與癌細胞引起的代謝異常相關的數(shù)字生物標志物，從而實現(xiàn)了高效的乳腺癌檢測。這種創(chuàng)新的輔助生理成像技術采用最先進的紅外傳感器和復雜的計算機處理來創(chuàng)建數(shù)字皮膚，監(jiān)測與癌細胞活動相關的代謝和血管變化相關的 300 多個數(shù)據(jù)點。

FantoVision：高帶寬圖像采集和AI處理

實現(xiàn)多模態(tài)傳感器技術與先進的 AI 分析精度相結合的醫(yī)療設備，其主要挑戰(zhàn)在于：如何在捕獲多個高分辨率圖像數(shù)據(jù)流的同時實時處理圖像。而傳統(tǒng)的嵌入式視覺系統(tǒng)在相機高帶寬數(shù)據(jù)傳輸場景下，則需要解決如何實現(xiàn)與嵌入式系統(tǒng)的高速實時數(shù)據(jù)的吞吐、嵌入式設備的負載消耗、以及采用云部署的高成本開發(fā)等問題。

友思特 & Gidel 的 FantoVision 是解決上述困境的理想的解決方案。FantoVision 是一款專為高帶寬成像而設計的緊湊型嵌入式計算機，其架構使用 NVIDIA Jetson 嵌入式計算機，將高端圖像采集與實時圖像處理和/或壓縮結合起來，并使用英特爾 Arria 10 FPGA 進行可選的預處理/壓縮 IP。支持最流行的高帶寬相機接口 10GigE、CoaXPress 和 Camera Link。由于其緊湊型嵌入式平臺的特征，F(xiàn)antoVision 的尺寸僅為 134 × 90 × 60 mm，因此可以輕松集成到醫(yī)療設備外殼中。最高可達 50Gb/s 的速度進行圖像采集和處理，15 個數(shù)據(jù)流同時以每秒 30-60 幀的速度捕獲高分辨率圖像，通過在 FantoVision 邊緣計算機上集成專有的壓縮算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流的壓縮，然后傳輸?shù)?AI 模組/云端進行 AI 處理。

應用案例

ThermoMind 開發(fā)的 Vision One，利用先進的多模態(tài)傳感技術作為數(shù)據(jù)源，在設計時充分考慮了患者的舒適性和隱私性。其獨特的結構特點是在胸部高度有一個大環(huán)，連接到控制臺，裝有多個紅外和深度傳感器，針對患者的胸部和腋窩，以捕捉全面的 180° 視圖。

Vision One（圖片來源：ThermoMind）

這些圖像通過部署在 FantoVision 上復雜的 AI 算法進行實時分析，提供可操作的見解，例如血管映射和代謝異常檢測，從而顯著增強臨床決策。該設備集成了長波紅外 （LWIR）、近紅外 （NIR） 和 3D 成像，以收集有關乳腺組織中熱、血管和結構變化的詳細數(shù)據(jù)。由 FantoVision 邊緣計算機上提供的專有圖像壓縮算法進行數(shù)據(jù)流的壓縮，然后傳輸?shù)饺斯ぶ悄芙M件/云端分析捕獲的數(shù)據(jù)以識別癌癥的數(shù)字生物標志物，從而協(xié)助風險評估并簡化診斷過程。

診斷與成像示意圖（圖片來源：ThermoMind）

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審核編輯 黃宇