Présentation

Permettre l'analyse d'images basée sur le ML et l'accélération des processus intensifs de reconstruction d'image

SoC adaptatifs AMD Versal™

Les appareils d'imagerie par résonance magnétique (IRM) et de tomodensitométrie (TDM) sont de grandes machines hautement synchrones qui nécessitent des capacités de calcul importantes sur divers sous-systèmes. Les plateformes de SoC adaptatifs AMD, comme les séries Versal™ AI Edge et Versal™ AI Core, peuvent accélérer la reconstruction d'image, même la plus gourmande en ressources de calcul (FFT 2D pour l'IRM et rétroprojection pour la TDM) et faciliter l'intégration de l'analyse d'images basée sur le machine learning.

Intégration AMD Zynq™

L'intégration avec les SoC adaptatifs AMD Zynq™ UltraScale+™ fournit une plateforme pour le contrôle d'onduleur SiC haute vitesse requis dans les amplificateurs de gradient, pour la synthèse de forme d'onde RF requise dans la chaîne de transmission RF, et pour les interfaces ADC massivement parallèles et le traitement de signal requis côté réception RF. Le couplage d'un système de traitement ARM® dans chaque sous-système permet de mettre en œuvre des fonctions de communication, de maintenance et de co-traitement critiques à faible temps de latence dans un environnement de système d'exploitation riche.

Exemples de conception

Zoom sur l'image
CT system architecture diagram
Zoom sur l'image
MRI system architecture diagram

Prise en charge des appareils

Série Versal AI Core

AI Inference de pointe avec des moteurs d'IA intégrés offrant des performances de calcul exceptionnelles.

MPSoC Zynq UltraScale+

Plateforme de multitraitement hétérogène pour une large gamme d'applications embarquées.

AMD Virtex™

FPGA HBM UltraScale+ Virtex

Les meilleures performances et capacités d'intégration dans un nœud FinFET 14 nm/16 nm.

Étude de cas

AMD Zynq™ SoCs Power Mindray's Medical Imaging Solutions

Étude de cas présentée

Mindray

Découvrez comment Mindray propose des solutions et des appareils d'imagerie médicale haut de gamme basés sur des SoC Zynq 7000.

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