如何采用便携式FPGA解决方案优化医疗和医疗设备？

 

 

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现场可编程门阵列（FPGA）已成为超越标准微处理器极限的应用中不可或缺的部分。FPGA可直接在其物理架构上实现算法，从而加快信号和数据处理速度，实现以纳秒为单位的延迟。FPGA提高了计算效率，降低了机器学习和人工智能的功耗要求，而其并行处理能力则提高了图像处理等资源密集型任务的吞吐量。

 

但时至今日，即使是最紧凑的FPGA模块，其尺寸、重量和功耗限制也阻碍了它们集成到便携式医疗保健和医疗设备中。
 

 

在本文中，我们将探讨轻便、电池供电的FPGA模块将如何帮助该技术打入新的便携式应用领域，为其提供急需的处理能力和前所未有的智能，使其发挥最大的作用。请继续阅读，了解便携式FPGA解决方案如何通过实现实时图像处理、近零延迟传感器融合和基于边缘的人工智能来提高医疗保健水平。
 

 

实时图像处理

实时图像处理并不仅仅是捕捉视觉数据，而是要立即获得洞察力，以指导后续行动。FPGA能够专门设计用作图像处理应用的硬件加速器，因此在这一领域表现出色，目前已支持各种医疗用例。

 

 

利用便携式FPGA解决方案将这种能力扩展到便携式医疗和保健应用中，可能会引发新一轮的创新浪潮，提高从远程病人监护到便携式诊断成像和机器人手术等各种应用的性能。

 

在家中，辅助生活解决方案可以部署配备便携式FPGA技术的移动或固定监控摄像头，以监视老年人或其他易受伤害的人。这些系统不仅能在发生意外时呼叫救援，还能跟踪病人的活动和步态，以评估他们的恢复情况或对治疗的反应。

 

 

FPGA技术可以增强用于医疗点诊断的便携式成像设备，例如，通过处理家访时收集的超声波数据。这些解决方案还能促进现场部署传感系统，以监测远程临床试验中患者的反应。

 

最后，在诊所中，智能眼镜可以利用小巧轻便的FPGA解决方案，将有价值的信息直接传送到医生和其他医疗专业人员的视线中，例如，在医疗检查或手术干预期间提供实时指导。

 

 

快如闪电的传感器融合

低延迟数据处理能力是FPGA在实时图像处理方面的一大特色，它还能实现快如闪电的传感器融合--无缝结合来自不同传感器的数据，从而实现复杂的实时监测和控制应用。紧凑型、电池供电FPGA技术的出现，将其应用范围扩展到了便携式和可穿戴医疗设备领域，以及目前超出其范围的医疗用例。

 

例如，这些应用可能涉及使用惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）和生理参数对运动进行连续监测的可穿戴传感器。

 

 

此外，它们还能使自主移动机器人为医院、康复中心和疗养院的医护人员及其病人提供支持，例如对表面和设施进行消毒。在FPGA技术的支持下，这些机器人可以融合来自各种传感器的数据，在动态环境中安全导航、识别障碍物并避免碰撞。

 

 

边缘智能

随着数字技术的发展，智能设备将越来越多地利用人工智能和机器学习，根据实时感知和解释的数据做出瞬间决策。

 

 

将人工智能推理算法嵌入到FPGA结构中，可扩展这些原本耗电的应用的电源自主性。这还使它们能够独立于云端执行其功能，使它们更能抵御无线信号中断的影响。

 

同样，超低延迟的可穿戴生理监测设备将能够检测到生命体征恶化的早期迹象，在潜在并发症失控之前向医务人员发出预警。

 

前所未有的智能应用

在微处理器、GPU和FPGA结构不断微型化的推动下，针对医疗和保健应用的轻型、电池供电FPGA模块首次变得触手可及。尽管体积小巧，但便携式FPGA解决方案有望提高家庭、野外或诊所的医疗保健水平。在此过程中，它们将激发新的用例，提高病人护理的效率。

 

这些紧凑型FPGA模块将解决各种医疗保健和医疗领域的痛点和挑战。

 

 

 

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