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現場可編程門陣列(FPGA)已成為超越標準微處理器極限的應用中不可或缺的部分。FPGA可直接在其物理架構上實現算法,從而加快信號和數據處理速度,實現以納秒為單位的延遲。FPGA提高了計算效率,降低了機器學習和人工智能的功耗要求,而其并行處理能力則提高了圖像處理等資源密集型任務的吞吐量。
但時至今日,即使是最緊湊的FPGA模塊,其尺寸、重量和功耗限制也阻礙了它們集成到便攜式醫療保健和醫療設備中。
在本文中,我們將探討輕便、電池供電的FPGA模塊將如何幫助該技術打入新的便攜式應用領域,為其提供急需的處理能力和前所未有的智能,使其發揮最大的作用。請繼續閱讀,了解便攜式FPGA解決方案如何通過實現實時圖像處理、近零延遲傳感器融合和基于邊緣的人工智能來提高醫療保健水平。
實時圖像處理
實時圖像處理并不僅僅是捕捉視覺數據,而是要立即獲得洞察力,以指導后續行動。FPGA能夠專門設計用作圖像處理應用的硬件加速器,因此在這一領域表現出色,目前已支持各種醫療用例。
利用便攜式FPGA解決方案將這種能力擴展到便攜式醫療和保健應用中,可能會引發新一輪的創新浪潮,提高從遠程病人監護到便攜式診斷成像和機器人手術等各種應用的性能。
在家中,輔助生活解決方案可以部署配備便攜式FPGA技術的移動或固定監控攝像頭,以監視老年人或其他易受傷害的人。這些系統不僅能在發生意外時呼叫救援,還能跟蹤病人的活動和步態,以評估他們的恢復情況或對治療的反應。
FPGA技術可以增強用于醫療點診斷的便攜式成像設備,例如,通過處理家訪時收集的超聲波數據。這些解決方案還能促進現場部署傳感系統,以監測遠程臨床試驗中患者的反應。
最后,在診所中,智能眼鏡可以利用小巧輕便的FPGA解決方案,將有價值的信息直接傳送到醫生和其他醫療專業人員的視線中,例如,在醫療檢查或手術干預期間提供實時指導。
快如閃電的傳感器融合
低延遲數據處理能力是FPGA在實時圖像處理方面的一大特色,它還能實現快如閃電的傳感器融合--無縫結合來自不同傳感器的數據,從而實現復雜的實時監測和控制應用。緊湊型、電池供電FPGA技術的出現,將其應用范圍擴展到了便攜式和可穿戴醫療設備領域,以及目前超出其范圍的醫療用例。
例如,這些應用可能涉及使用慣性傳感器(如加速度計和陀螺儀)和生理參數對運動進行連續監測的可穿戴傳感器。
此外,它們還能使自主移動機器人為醫院、康復中心和療養院的醫護人員及其病人提供支持,例如對表面和設施進行消毒。在FPGA技術的支持下,這些機器人可以融合來自各種傳感器的數據,在動態環境中安全導航、識別障礙物并避免碰撞。
邊緣智能
隨著數字技術的發展,智能設備將越來越多地利用人工智能和機器學習,根據實時感知和解釋的數據做出瞬間決策。
將人工智能推理算法嵌入到FPGA結構中,可擴展這些原本耗電的應用的電源自主性。這還使它們能夠獨立于云端執行其功能,使它們更能抵御無線信號中斷的影響。
同樣,超低延遲的可穿戴生理監測設備將能夠檢測到生命體征惡化的早期跡象,在潛在并發癥失控之前向醫務人員發出預警。
前所未有的智能應用
在微處理器、GPU和FPGA結構不斷微型化的推動下,針對醫療和保健應用的輕型、電池供電FPGA模塊首次變得觸手可及。盡管體積小巧,但便攜式FPGA解決方案有望提高家庭、野外或診所的醫療保健水平。在此過程中,它們將激發新的用例,提高病人護理的效率。
這些緊湊型FPGA模塊將解決各種醫療保健和醫療領域的痛點和挑戰。
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