医学成像技术在医疗保健行业中发挥着越来越重要的作用。

该行业的发展趋势是通过非插入方法实现疾病的早期预测和治疗，并减少患者的支出。

多种诊断成像方法的融合以及算法开发的进步是设计新设备以满足患者需求的主要动力。

为了实现这些行业目标所需的功能，设备开发人员已开始使用可提供FPGA支持并且可以进行更新以进行数据采集和协同处理的商用（COTS）CPU平台。

灵活高效地开发可更新的医学成像设备时，需要考虑几个因素，包括成像算法的开发，多种诊断方法的集成以及可更新的平台。

图像算法的开发需要使用直观的高级建模工具来不断改进数字信号处理（DSP）功能。

先进的算法需要可更新的系统平台，这大大提高了图像处理性能，并且实现的设备体积更小，使用更方便且易于携带。

实时分析的性能要求要求可以使用软件（CPU）和硬件（可配置逻辑）调整系统平台。

这些处理平台必须能够满足各种性能和价格要求，并支持多种影像诊断和治疗方法的集成。

FPGA可以轻松集成到多核CPU平台中，以为最灵活的高性能系统提供DSP功能。

系统规划人员和设计工程师使用高级开发工具和知识产权（IP）库在这些平台上快速划分和调试算法，加速设计实施并增加利润。

本文介绍了医学成像算法的发展趋势，多种诊断和治疗方法的集成以及实现这些算法的可更新平台。

医学成像算法的发展首先，让我们了解每种诊断和治疗方法的成像算法的发展趋势，以及如何使用FPGA和知识产权。

1.MRI磁共振成像（MRI）重建技术可建立人体的横截面图像。

使用FPGA，可以使用三个功能来重建3D人体图像。

从频域数据中，通过快速傅立叶变换（FFT）生成2D重构切片，以生成通常呈矩阵形式的灰度切片。

3D人体图像重建使用切片插值法使切片间距接近像素间距，以便可以从任何2D平面查看图像。

迭代分辨率锐化使用基于迭代逆滤波过程的空间去模糊技术在减少噪声的同时重建图像。

这样，横截面的视觉诊断分辨率大大提高。

2.超声波出现在超声波图像中的小颗粒称为斑点。

各种无关散射体的相互作用会产生超声散斑（类似于无线领域中的多路径RF反射），这本质上是一种乘性噪声。

使用有损压缩技术可以实现一尘不染的超声图像。

首先对数处理图像，并且散斑噪声相对于有用信号变为加性噪声。

使用JPEG2000编码器进行有损小波压缩可以减少斑点噪声。

3. X射线图像冠状X射线图像运动校正技术用于减少成像期间呼吸和心跳的影响（心跳呼吸周期）。

“ 3D加时间”将冠状模型的运动投影到2D图像上，该图像用于计算校正函数（转换和放大），校正运动并获得清晰的图像。

4.分子成像分子成像是在细胞和分子水平上对生物医学过程的表征和测量。

其目的是检测，收集和监视导致疾病的异常状况。

例如，X射线，正电子发射断层扫描（PET）和SPECT技术相结合，可将低分辨率功能/细胞/分子图像映射到最小为0.5 mm的相应高分辨率解剖图像。

小型化和算法开发促进了在这些紧凑的系统平台上使用FPGA，从而在多核CPU的基础上进一步提高了性能。

5.诊断方法的融合早期预测和非植入治疗促进了PET /计算机辅助断层扫描（CT）和X射线诊断/ CT设备的融合。