從推車式到便攜式:超聲智能探針可以改變醫療服務

        本文作者:Ravindra Munva       點擊: 2019-09-26 14:51
        前言:
        醫學成像,特別是超聲成像技術,正處于變革之中。過去,醫療人員使用推車式的高性能超聲波系統為病人診斷,而現在他們可以使用手持設備來實現超聲波成像。得益于半導體技術的進步,超聲智能探針的尺寸越來越小且變得便攜,人們在辦公室和醫院之外就能夠獲得醫療保健。
         
        超聲智能探針實質上是一種便攜式超聲波,整個前端和幾乎所有后端硬件都集成其中。智能探針的功耗較低,尺寸也小,能夠在保持信號質量的同時處理數據,并且可以使用高速USB或無線連接在移動設備上顯示圖像。
         
        在不遠的將來,絕大多數醫生就能將智能探針裝進口袋里。未來十年內全球市場上出現幾百萬個這樣的探針,其作用將與標準超聲系統相輔相成。然而,將超聲系統縮至手持設備的大小絕非易事,我們面臨著諸多挑戰。下面我們列舉了智能探針設計人員所面臨的七大挑戰。
         
        供電
        智能探針電源本身功耗較低,要為智能探針供電的同時,使噪音保持在極低的水平,是設計人員面臨的兩大棘手挑戰。智能探針電源的設計人員必須在很小的體積內進行工作,他們不僅要使電源效率達到90%以上,且要讓設備在待機時保持低功耗,最重要的是讓其保持低噪音。大多數制造商需要將其電源切換至500 kHz以下,并且和外部時鐘保持同步,以最大限度地減少2-20 MHz超聲工作頻率范圍內的諧波干擾。尺寸和效率之間的權衡是一個巨大的挑戰。
         
        尺寸
        20年前,64通道的超聲系統由多個A4大小的板組成,用于傳輸、接收、模數轉換、波束形成和處理,其與底板相接并可連接到標準計算機上。如今,一塊完整的64通道智能探針的前端板必須要比信用卡還小(85 mm x 54 mm),但即使在技術進步和高度集成的今日,要實現這一目標仍然任重道遠。
         
        通道數量
        同時處理更多的通道可以提高畫面質量。絕大多數推車式掃描儀具有128個或更多通道。最初的探針在內部集成了8到16個通道。這些通道必須連接到一個更大的系統進行處理。
         
        目前,制造商們正試圖將多達64或128個通道集成到探針中。為了實現這樣的通道密度,他們現在可以利用新型的商業化設備,如德州儀器(TI)的高度集成的前端設備。采用TX7332 32通道傳輸模擬前端和AFE5832LP 32通道接收模擬前端,設計人員就能只使用兩個設備而放置64個通道。像這樣的設備可以給傳感器通電以產生超聲波脈沖,處理接收到的回聲,并轉換為數字信號以生成圖像。這些前端仍然需要額外的設備,如處理器或現場可編程門陣列(FPGA),來控制它們并處理生成的數據。這里的挑戰在于盡可能多地將這些設備裝入,以通過在相同的功耗預算內增加通道數來提高畫面質量。

        每個通道的功耗
        一臺推車式128通道超聲掃描儀的功耗約為500W到1kW。手持智能探針的功耗預算僅為3-5W,這樣醫生或患者就不會感到設備過熱,此外設備可能僅需電池供電即可運行。這種低功率意味著不需要像風扇這樣的冷卻機制,因為風扇會使設備振動,進而導致畫面模糊。設計人員必須結合各種機制,以確保探針保持在其功率預算范圍內,包括讓某些設備在閑置時進入休眠狀態,以便在不使用時完全關閉設備。
         
         
        圖1:半導體技術的進步極大地減小了超聲波的大小和功率限制
         
        數據處理
        數據處理受多種因素影響,包括通道數量、預期功耗和數據傳輸帶寬。在40兆赫的64通道系統采樣中,前端每秒產生大量5.12 GB的數據,這些數據不能直接傳輸到平板電腦或移動設備。即使這些數據可以通過某種方式傳輸,但設備也無法實時對其進行處理。因此,在將此數據發送到顯示單元之前,必須將其轉換為可管理的大小。處理量基于顯示單元功耗、帶寬和處理能力這三者之間的權衡。大多數設計人員使用超低功耗的FPGA和處理器進行數據處理和控制前端。
         
        數據傳輸
        對于有線探針,當向顯示單元提供必要的電源和高數據傳輸帶寬時,使用USB Type-C™的USB 3.1以及更高版本的接口更具優勢。但對于真正的移動智能探針來說,數據必須通過無線傳輸。在市場可以買到多種無線通信協議,如 Wi-Fi®(802.11n、802.11ac、802.11ad或802.11ax標準)。然而,當多個設備使用同一波段時,這些協議的帶寬會受到干擾的制約。雖然也有其他標準如802.11ah (Sub-1 GHz),但其帶寬通常會受到限制。
         
        數據解讀
        在智能探針中面臨的最大挑戰是對大量數據進行快速和高效的分析。如今,準確的解讀需要許多醫生對數據進行分析,這對醫生的能力和分析時間提出了較高的要求。而現在通過高速連接,數據可以發送到遠程位置的服務器進行快速分析。隨著大數據分析的興起,人工智能、圖像比較和解讀可以實時在線進行,從而實現即時診斷。

        結論
        醫學成像的下一個大浪潮將體現在微小的尺寸上。隨著超聲智能探針的設計人員不斷解決難題并以更低、更實惠的價格將更優質、尺寸更小,且具有連接性能的設備推向市場,醫學界將見證智能探針被迅速采用的那一天。從發達國家的醫院到發展中國家的遠程醫療中心,再到診斷戰場上的受傷士兵,超聲智能探針的快速發展正改變著整個環境,且有助于為全人類提供更好的醫療。
         
        作者簡介
        Ravindra Munva是德州儀器醫療系統團隊的系統經理,主要負責客戶支持和參考設計開發。Ravindra在醫學成像設備的設計和開發方面有著豐富的經驗,擁有印度卡納塔克邦大學工程學學士學位。
        注:本文英文原文曾發表于Medical Design Technology
         
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