[發明專利]一種小型嵌入式人工智能超聲影像智能分析模塊化裝置

在審

• 申請號: 202110501999.8
• 申請日: 2021-05-08
• 公開（公告）號: CN113100819A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 孫自強;龔任
• 申請（專利權）人: 視隼醫療科技（蘇州）有限公司
• 主分類號: A61B8/00
• 分類號: A61B8/00;A61B8/08;G16H50/20
• 代理公司: 北京慕達星云知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 符繼超

本發明公開了一種小型嵌入式人工智能超聲影像智能分析模塊化裝置，包括：AI運算和處理模塊以及接口控制模塊，接口控制模塊的一端與AI運算和處理模塊電連接，接口控制模塊的另一端與外接設備電連接；接口控制模塊包括硬件載板、通信接口以及電壓轉換單元，通信接口用于將外接設備與AI運算和處理模塊連接，電壓轉換單元用于將電源電壓轉換處理后接入AI運算和處理模塊。該裝置將已有的人工智能神經網絡部署和固化到一個小型、低功耗的AI運算和處理模塊中，配合接口控制模塊，可以方便靈活的對接和集成到各類超聲影像設備和影像工作站中，實現超聲影像設備的智能升級和智能擴展，提升超聲檢查工作效率的同時，也提高了診斷準確率。

技術領域

本發明涉及醫學影像智能處理技術領域，更具體的說是涉及一種小型嵌入式人工智能超聲影像智能分析模塊化裝置。

背景技術

目前，在醫學影像檢查和診斷技術中，超聲影像因具有安全、無創、無輻射、便捷和成本低等特征，已被廣泛應用于臨床診斷中，人工智能技術也越來越多的被成功應用于醫學影像輔助檢查和輔助診斷，醫學影像AI人工智能輔助診斷就是利用臨床專家標注過的大批量數據進行學習，能夠傳承專家的經驗，在短期內達到甚至超過經驗豐富的醫生對應的醫治水平。

但是，現有的智能超聲影像設備功耗高、體積大，大多為大型或臺式設備，主要由于設備內的運算處理硬件限制，比如AI圖像卡等，其功耗和體積通常比較大，只能部署到大型或臺式超聲設備內，且應用過程中核心硬件的通用性較差，無法對接和集成到各類超聲影像設備和影像工作站中，導致現有的超聲影像設備和影像工作站難以便捷的實現智能升級和智能擴展。

因此，如何提供一種體積小、通用性強、可靠性高的人工智能超聲影像智能分析裝置是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種小型嵌入式人工智能超聲影像智能分析模塊化裝置，有效解決了現有的智能超聲影像設備內運算處理硬件功耗高、體積大、通用性差等問題。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種小型嵌入式人工智能超聲影像智能分析模塊化裝置，包括：AI運算和處理模塊以及接口控制模塊，所述接口控制模塊的一端與所述AI運算和處理模塊電連接，所述接口控制模塊的另一端與外接設備電連接；

所述接口控制模塊包括硬件載板、通信接口以及電壓轉換單元，所述通信接口和所述電壓轉換單元均設于所述硬件載板上，所述通信接口用于將外接設備與所述AI運算和處理模塊連接，所述電壓轉換單元用于將電源電壓轉換處理后接入所述AI運算和處理模塊。

進一步地，所述AI運算和處理模塊包括圖像處理器(即GPU/NPU)、中央處理器(即CPU)、內存單元以及本地電源管理單元，所述圖像處理器、所述內存單元和所述本地電源管理單元均與所述中央處理器電連接；

所述通信接口將接收的超聲影像數據傳送至所述中央處理器，所述中央處理器對超聲影像數據進行預處理，并將預處理后的超聲影像數據傳送至圖像處理器，所述圖像處理器對預處理后的超聲影像數據進行人工智能分析，所述內存單元用于存儲所述中央處理器和所述圖像處理器接收以及生成的數據，所述本地電源管理單元用于對所述AI運算和處理模塊的供電進行管理。

進一步地，所述圖像處理器內預先構建和部署有人工智能神經網絡，所述人工智能神經網絡通過其內部署的AI神經網絡算法模型對超聲影像中的目標物(疑似病變或異物)進行快速識別，所述圖像處理器將所述目標物的形狀和位置信息發送至所述中央處理器，所述中央處理器對目標物進行勾畫和顯示處理。

進一步地，所述人工智能神經網絡還通過其內部署的AI神經網絡算法模型對指定超聲影像或圖像目標物進行智能輔助診斷分析。