Технология cSound и как она работает на Vivid E95 (E90, E80) и Vivid S70 (S60)
Технология cSound и как она работает на Vivid E95 (E90, E80) и Vivid S70 (S60)
Предыстория
В 2000 году компания General Electric внедрила впервые аппараты линейки Vivid (об этой линейке готовится отдельная статья). Эти аппараты, как и аппараты Voluson, о которых мы рассказывали в этой статье, заточены под конкретную область применения. С течением времени модельный ряд развивался и улучшался и в 2015 году были выпущены сканеры Vivid S60, Vivid S70, Vivid E80, Vivid E90 и Vivid E95. Эти модели стали первыми аппаратами, основанными на технологической платформе (или движке) cSound первого поколения.
Но и тут развитие платформы не стояло на месте. С развитием самих аппаратов выпускались новые версии. Итого:
2015 год – релиз cSound 1.0
2017-2018 год – релиз cSound 2.0
2019 год – релиз cSound 3.0
Перейдем к самой архитектуре и расскажем о ней более подробно.
Архитектура cSound
Данная платформа была разработана с нуля. Платформа представляет собой полностью настраиваемую программную цепочку обработки изображений. На приведенных схемах ниже показан процесс обработки изображения и различия этого процесса: как это происходит на TruScan и Accelerated Volume Architecture на аппаратах предыдущего поколения.
И как это происходит на аппаратах с архитектурой cSound.
Как работает cSound
Обработка сигнала начинается с формирования передаваемых импульсов для получения оптимального осевого разрешения и для уменьшения акустических артефактов. Усиливается прием сигнала с последующей аналого-цифровой выборкой и преобразованием с высоким разрешением.
Следующим этапом в цепочке обработки является формирование луча, при котором данные, полученные от пьезоэлементов датчика, задерживаются и когерентно суммируются. В обычных УЗИ-сканерах формирование ультразвукового луча осуществляется с помощью аппаратной части (FPGA, ASIC), что ограничивает алгоритмы обработки.
В платформе cSound весь процесс формирования луча выполняется в цифровом виде в Backend-части системы (это GPU – графический процессор, CPU – центральный процессор), где данные из каждого канала (полученные из нескольких последовательных передач), принимаются и временно сохраняются в памяти канала “Local Big Data”.
Затем происходит формирование изображения, а дальнейшая обработка зависит от типа аппарата, датчика, ПО и режима.
Количество цифровых каналов определяется как число, пропорциональное количеству физических каналов, которые могут вносить вклад в сумму ультразвукового луча. Иначе говоря, программный Beamformer снимает ограничения на количество каналов обработки.
Реализация cSound
Backend-часть Vivid E-серии состоит из нескольких графических процессоров. Они рассчитаны на 100%-ную загрузку в течение длительного времени. Эти графические процессоры того же типа, что и используемые в приложениях искусственного интеллекта.
В первоначальном выпуске в аппаратах Vivid S60N и Vivid S70N Backend-частью выступал лишь центральный процессор, который, загруженный и так базовыми задачами, выполнял программное формирование луча.
Таким образом, производительность была несколько ограничена по сравнению с Vivid E80/E90/E95, поэтому аппараты Vivid S-серии обзавелись полноценным cSound с графическим процессором только к третьему релизу платформы.
Различия между версиями cSound
Особенности и преимущества cSound 1.0
С выпуском платформы в 2015 году на линейке Vivid стали доступны такие технологии, о которых мы расскажем далее.
Технология True Confocal Imaging
Визуализация с использованием нескольких фокусных зон без потери частоты кадров и без линейных артефактов. Которые часто можно было наблюдать при многофокусном сшивании.
Адаптивное повышение контрастности (ACE)
Это вторая важная функция, включенная в архитектуру cSound. Когда все данные из нескольких последовательных передач собраны и сохранены в в “Local Big Data”, процессор обращается к этим данным и создает два предварительных “внутренних” изображения. примере с межпредсердной перегородкой пиксель происходит из “реальной” структуры. (Слева – обычная визуализация, Справа – ACE)
Пример. Допустим, что в области интереса присутствует подозрительный пиксель. Если алгоритм ACE посчитает, что данные являются реальными, то интенсивность пикселей увеличится. Если это шум или артефакты, алгоритм “сглаживает” их.
4D визуализация в кардиологии
Оптимизация трехмерной реконструкции позволила внедрить алгоритмы 4D Clarity (четкость) и HDLive (перемещение виртуального источника света).
Подытожим, первое поколение платформы ознаменовалось:
- Разработкой новой линейки сканеров Vivid E и S-серии
- Принципиально новыми технологиями в обработке и визуализации (по сравнению с предыдущими моделями GE Vivid)
Особенности и преимущества cSound 2.0
Второй релиз cSound и аппаратов на ее основе был выпущен в 2017-2018 году. В аппаратах появились новые графические процессоры.
Алгоритм HDlive, представленный в cSound 2.0, теперь обеспечивал улучшенное качество изображения для определенных направлений просмотра.
Были добавлены технологии:
Vmax
Алгоритм гораздо быстрее производит параллельную обработки сигналов. Преимущество заключается в том, что быстро движущиеся структуры, например, митральный клапан, в формате 4D могут быть получены при однократной съемке без потери качества изображения.
Появилась возможность использовать трансторакального датчика 4Vc-D, а также 6VT-D
Texture
Texture – это дальнейшее развитие ACE, которое специально направлено на более информативную интерпретацию изнутри миокарда.
Как итог:
- Дальнейшее повышение базового качества изображения с помощью новых функций, например, Texture.
- Повышение производительности за счет внедрения более мощного графического процессора для обеспечения работы “Vmax” и датчика 4Vc-D.
- Разработка совершенно нового способа визуализации сложных схем кровотока (серия BSI – Vivid E).
- Повышение производительности 2D и 4D цветопередачи в моделях серии Vivid E.
Особенности и преимущества cSound 3.0
Наступает преддверие эры искусственного интеллекта и разрабатывается платформа Edison от GE. Vivid S60N и Vivid S70N получили полноценный GPU.
Искусственный интеллект
Была обучена нейронная сеть, которая распознает определенные структуры / паттерны на изображениях. Такие решения были внедрены на Vivid E-серии.
Автоматический выбор необработанных данных
Другой функцией, включаемой при распознавании вида, является возможность автоматической отправки информации в PACS в формате необработанных данных для последующего анализа AFI /AutoEF. Этот анализ выполняется на программном пакете EchoPAC, извлекающем изображения из PACS.
Финализируем информацию:
• Повышение производительности Vivid S60N и Vivid S70N засчет cSound на базе GPU
• Внедрение искусственного интеллекта на сканера Vivid E-серии
Если вам понравилась статья, подписывайтесь на наш канал, ведь скоро вас ждёт обзор линейки Vivid.
Мы всегда можем предложить разные варианты решения проблемы! Вы можете связаться с нами в:
Успехов в работе! Ваша команда Tomograph.pro
Литература:
Статья “cSound 3.0 – Taking the Processing Power and Patient Care Advantages to a New Level with Artificial Intelligence Vivid E-series and Vivid S-series”, – GE Healthcare
Клинические изображения:
Статья “cSound 3.0 – Taking the Processing Power and Patient Care Advantages to a New Level with Artificial Intelligence Vivid E-series and Vivid S-series”, – GE Healthcare
