W jaki sposób platformy obliczeniowe przyczyniają się do rozwoju optycznej tomografii koherencyjnej w diagnostyce okulistycznej

We współczesnej medycynie możliwość jak najwcześniejszego i jak najdokładniejszego wykrywania chorób pozostaje jednym z najważniejszych czynników wpływających na poprawę wyników leczenia pacjentów. Nigdzie nie jest to bardziej widoczne niż w okulistyce, gdzie lekarze często mają do czynienia z jednymi z najbardziej delikatnych i złożonych struktur organizmu. Diagnozowanie schorzeń siatkówki, monitorowanie postępu jaskry, rozpoznawanie zwyrodnienia plamki żółtej oraz przygotowanie do operacji zaćmy – wszystko to opiera się na szczegółowym obrazowaniu wewnętrznej budowy oka.

Technologie obrazowania, takie jak ultrasonografia i rentgen, pozostają cenne do ogólnych celów diagnostycznych, ale gdy lekarze potrzebują ultraprecyzyjnej, nieinwazyjnej wizualizacji cienkich warstw tkanki, tomografia koherencyjna (OCT) stała się nieodzowna. Często określana jako „biopsja optyczna”, technologia OCT pozwala lekarzom generować obrazy przekrojowe tkanek biologicznych w wysokiej rozdzielczości bez fizycznego naruszania lub uszkadzania struktury oka.

Wykorzystując światło bliskiej podczerwieni o niskiej mocy oraz interferometrię, technologia OCT zapewnia obrazy w czasie rzeczywistym o rozdzielczości rzędu mikronów, dzięki czemu sprawdza się szczególnie dobrze w przypadku cienkich i delikatnych struktur tkankowych, takich jak siatkówka, nerw wzrokowy i rogówka. Technologia ta znajduje również coraz szersze zastosowanie w kardiologii i dermatologii, jednak okulistyka pozostaje jej głównym obszarem zastosowań ze względu na wymóg wyjątkowej precyzji obrazowania.

Szybkość i precyzja obrazowania

Pracownicy służby zdrowia coraz częściej wymagają szybszej diagnostyki, dokładniejszego obrazowania oraz podejmowania decyzji klinicznych w coraz większym stopniu opartych na danych, dlatego systemy OCT ewoluują. Stwarza to poważne wyzwania obliczeniowe dla inżynierów projektujących platformy diagnostyczne nowej generacji.

Lekarze potrzebują, aby dane obrazowe pojawiały się niemal natychmiast, co pozwala na odzwierciedlenie tego, co obserwują podczas badania, na monitorze niemal w czasie rzeczywistym. Niedopuszczalny poziom opóźnienia między zarejestrowaniem obrazu a jego wyświetleniem może wpłynąć na pewność diagnozy, zwłaszcza podczas badania subtelnych nieprawidłowości w warstwach siatkówki lub strukturach nerwu wzrokowego.

Zmniejszenie opóźnienia ma zatem kluczowe znaczenie nie tylko dla poprawy wydajności pracy, ale także dla zminimalizowania artefaktów ruchowych (zniekształceń obrazu) oraz zapewnienia lekarzom dokładnego obrazu tego, co dzieje się wewnątrz oka.

Kluczowym czynnikiem jest tutaj konieczność obsługi przez systemy OCT coraz większych ilości danych. Dzisiejsze ultraszybkie skany typu A (wykorzystywane do rejestrowania profili głębokości oka) generują ogromne ilości informacji na sekundę, a szersze pola widzenia wymagają większej przepustowości i stabilności sygnału. Ponadto niektóre szpitale, kliniki i ośrodki badawcze przechodzą obecnie na obrazowanie wolumetryczne 3D.

Zintegrowanie AI z diagnostyką okulistyczną

Jednocześnie, w miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zintegrowana z diagnostyką okulistyczną, zapotrzebowanie na szybkie przetwarzanie danych staje się jeszcze większe, podobnie jak na moc obliczeniową i pojemność pamięci. Obciążenie pochodzące z wysokowydajnych kamer i kart przechwytujących klatki wymaga przetwarzania, ponownego obliczania, renderowania i wyświetlania z minimalnym opóźnieniem. Wykonanie tych zadań wymaga starannego zrównoważenia wydajności procesora (CPU), przyspieszenia procesora graficznego (GPU), przepustowości pamięci oraz szybkich interfejsów wejścia/wyjścia (I/O).

Dla inżynierów odpowiedzialnych za opracowywanie platform OCT nowej generacji podstawa obliczeniowa musi być wystarczająco wydajna, aby sprostać dzisiejszym wymaganiom w zakresie obrazowania, a jednocześnie oferować elastyczność pozwalającą na dostosowanie się do przyszłych zmian w obrazowaniu 3D, sztucznej inteligencji oraz ewoluujących procesów klinicznych.

Przemysłowa płyta główna Micro-ATX AIMB-588 B1 firmy Advantech stanowi wysokowydajną platformę dostosowaną specjalnie do zaawansowanych systemów obrazowania okulistycznego.

Micro-ATX AIMB-588 B1| źródło: Advantech

Zaprojektowana w oparciu o procesory Intel® Core™ 12., 13. i 14. generacji, a także najnowsze procesory z serii Core™ 2, płyta AIMB-588 B1 zapewnia wydajność obliczeniową wymaganą w wymagających zastosowaniach obrazowania medycznego. Dzięki obsłudze do 24 rdzeni, mocy termicznej procesora wynoszącej 65 W oraz pamięci podręcznej o pojemności do 36 MB platforma ta jest w stanie obsłużyć obciążenia związane z przetwarzaniem obrazów na dużą skalę.

Ta zdolność ma szczególne znaczenie w zastosowaniach OCT, gdzie inżynierowie coraz częściej poszukują systemów z 8, 12 lub nawet większą liczbą rdzeni, aby zrównoważyć napływ danych z kamer i czujników. Szybkie pozyskiwanie sygnałów i rekonstrukcja w czasie rzeczywistym zależą od zdolności do efektywnego rozłożenia obciążenia na wiele rdzeni bez utraty szybkości reakcji.

Równie ważna jest pojemność pamięci. Karta AIMB-588 B1 firmy Advantech obsługuje do 192 GB pamięci DDR5, umożliwiając buforowanie i zarządzanie dużymi zbiorami danych optycznych, jednocześnie wspierając intensywne procesy rekonstrukcji, takie jak interpolacja, usuwanie szumów i segmentacja, a także poprawianie jakości obrazu. Ponieważ pod koniec tej dekady pamięć DDR4 zbliża się do końca cyklu życia, pamięć DDR5 zapewnia producentom OEM większą długoterminową ochronę inwestycji, umożliwiając wydłużenie cyklu życia produktów bez konieczności przeprojektowywania płyt głównych lub kosztownych modernizacji sprzętu.

Jednym z głównych czynników wyróżniających model AIMB-588 B1 są jego rozbudowane możliwości rozszerzeń PCIe, w tym obsługa standardów PCIe x16 Gen5 i Gen4. Technologia ta pozwala producentom OEM na integrację kart przechwytujących klatki, dedykowanych procesorów graficznych oraz przyszłych technologii akceleracyjnych bez ograniczeń przepustowości.

Wsparcie środowiska klinicznego

Oprócz przetwarzania obrazów w jednym strumieniu lekarze czasami potrzebują wielu jednoczesnych wizualizacji, w tym obrazowania na żywo, map grubości siatkówki, widoków segmentacyjnych oraz nakładek diagnostycznych.

Model AIMB-588 B1 umożliwia podłączenie nawet czterech niezależnych wyświetlaczy 4K dzięki podwójnym wyjściom DisplayPort, HDMI i eDP, co ułatwia pracę w środowiskach wieloekranowych. Szybka łączność USB 3.2 oraz obsługa USB typu C upraszczają integrację urządzeń peryferyjnych, a trzy porty LAN 2,5 GbE i jeden dodatkowy port GbE zapewniają szybkie sterowanie urządzeniami i bezpieczny transfer danych, a także łatwiejszą integrację z szerszą infrastrukturą IT.

Coraz większego znaczenia w środowiskach klinicznych nabiera również podłączanie monitorów za pomocą pojedynczego kabla USB-C. Zamiast prowadzić oddzielne kable zasilające, audio, do obsługi funkcji dotykowych oraz do podłączenia urządzeń peryferyjnych USB, placówki opieki zdrowotnej poszukują prostszych, bardziej przejrzystych i elastycznych rozwiązań stacji roboczych opartych na jednym kablu. Koncepcja ta poprawia ergonomię, obniża koszty i zmniejsza złożoność instalacji, co jest szczególnie cenne w gabinetach o ograniczonej przestrzeni.

Advantech zapewnia dla modelu AIMB-588 B1 zdalne zarządzanie za pomocą WISE-DeviceOn, wbudowane interfejsy API oprogramowania, kompatybilność z systemami Windows 10/11, obsługę Ubuntu 22.04, narzędzia Edge AI SDK oraz interfejsy API SUSI do integracji systemowej. Co istotne, firma jest oficjalnym partnerem zarówno Microsoftu, jak i Canonical.

Celem jest nie tylko dostarczenie płyty głównej, ale zapewnienie w pełni przetestowanej i zweryfikowanej platformy, która daje producentom OEM pewność, że ich produkt jest gotowy do integracji z urządzeniami medycznymi.