低延迟、高质量成像和人工智能推理
半导体技术在医学影像设备的发展中扮演什么样的角色？
如何获取高质量的3D/4D的图像，并实现每秒数千帧的扫描速率？
AMDVitis?医学成像库，加速推动下一代医学成像方案设计
在如今的超声技术中，通道数量直接转化为更高分辨率的图像和更大的探测深度，这两个因素对于检测和识别问题都是至关重要的。然而通道数的扩展正变得越来越困难，如何利用半导体和AI技术，推动新一代超声设计方案，在无论是心脏成像、腹部成像，再到小部位成像的任何成像设备上都可以获取更高质量的图像？
今年1月的美国CES展上，AMD正式发布了其首个用于Vitis? 2022.2统一软件环境的医学成像库，里面涵盖了从1级库的模块构建，到3级库所包含的完整超声波束形成器设计的一系列选项，从而可以帮助医疗诊断设备制造商更快地将他们的医学成像产品推向市场。如果您正在研发新一代的医疗超声设备，则2级库工具箱中的有关如何构建自定义高性能超声波束形成器的所有函数和示例，可帮助您使用高级软件编程语言快速部署您自己的算法。
AMD将在3月23日的直播活动中，详细为您介绍这款最新发布的医疗成像库，并通过一些参考设计，向您展示如何使用带有AI计算引擎的Versal?自适应计算加速平台，打造此类设计方案。
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1.如何使用超声库的基本模块构建基于AMDVersal?自适应计算加速平台的超声系统
2.如何使用Versal自适应SoC上的库快速开发您的设计 - 来自合作伙伴MK Labs
3. “智能医疗人工智能平台”，以及图像分类和分割模型演示 - 合作伙伴Spline.ai
超声波束形成
CT影像重构
使用2D-FFT的MRI影像重构
MRI磁体的梯度处理器控制
X射线输入的采样/数字化数据的图像处理
ECG等
翁羽翔
AMD工业与视觉系统架构师
翁羽翔现任AMD公司系统架构师，负责大中华区工业和视觉市场策略、业务发展及系统解决方案。他在医疗、通信、视频、嵌入式及半导体行业拥有超过16年的工作经验。
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