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解決當前醫學成像解決方案中攝像頭尺寸和分辨率之間的矛盾

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2020-12-02 10:15 ? 次閱讀
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聯合解決方案將豪威科技的晶圓級 CameraCubeChip 技術與 Almalence 獨特的超分辨率算法相結合,可提供最小解剖部位的最高質量圖像。

據麥姆斯咨詢報道,全球排名前列的數字圖像解決方案開發商豪威科技,以及 全球計算成像領域的領軍者之一Almalence,在 CompaMed 展上宣布了一項聯合解決方案,該解決方案能夠解決當前醫學成像解決方案中攝像頭尺寸和分辨率之間的矛盾。這是通過顯著提高所有學科(例如神經內科、眼科、耳鼻喉科、心臟內科、矯形外科、婦科和泌尿外科)的內窺鏡和導管手術中從最小解剖部位捕捉的圖像的分辨率來實現的。該解決方案采用豪威科技的 OVM6948 CameraCubeChip,這是全球最小的全封裝晶圓級相機模塊,尺寸為 0.65 毫米 x 0.65 毫米,Z 高度僅為 1.158 毫米。Almalence 與豪威科技合作,對其超分辨率算法進行預調,該算法目前是智能手機攝像頭的事實標準,能夠有效地將 OVM6948 的背面照明分辨率提高至 1.5 倍,達到 300 x 300,并將其信噪比(SNR)提高 8dB ,總計達到約 42dB。如果不采用該算法,那么由于所需像素數量的增加,圖像傳感器和相機尺寸會增加一倍。

市場研究和戰略咨詢公司 Yole 預計,一次性內窺鏡 CIS 相機模塊的 CAGR在 2019 年至 2025 年期間將達到 27%,市場價值最終將達到 2.41 億美元。“這一市場的推動力來自視頻的添加以及向需要更高圖像分辨率的小直徑應用的轉變。此外,醫學領域日益傾向于使用一次性設備,而且還需要應對內窺鏡消毒引起的交叉污染問題和嚴格規定,”Yole 傳感團隊首席分析師 Jér?me Mouly 說道。“今年,監管機構強制支氣管鏡檢查、喉鏡檢查、泌尿外科等領域使用一次性內窺鏡,因此,一次性設備的使用量將從今年開始增加,并在未來幾年保持增長態勢。”

OVM6948 相機模塊集成了豪威科技的 OV6948 圖像傳感器,其尺寸為 0.575 毫米 x 0.575 毫米,保持了“最小市售圖像傳感器” 吉尼斯世界紀錄。豪威科技獨特的 CameraCubeChip 光學器件為晶圓級制造,因此可集成到該圖像傳感器上,形成 1.158 毫米高的攝像頭模塊,進而集成到直徑小于 2.0 毫米的內窺鏡或導管中,從而有助于進入更深的人體解剖結構或在工作通道內安裝更多內窺鏡工具。

“直到現在,醫療設備設計人員仍然不得不在尺寸和分辨率之間做出取舍,”豪威科技醫療市場總監 Tehzeeb Gunja 說道。“攝像頭模塊及其集成的圖像傳感器的尺寸受到內窺鏡外徑的限制。此外,為了在獲得足夠明亮的圖像的同時限制內窺鏡末端的 LED 散熱,醫學圖像傳感器必須具有相對較大的像素尺寸。Almalence 的超分辨率算法提高了傳感器的分辨率和圖像質量,使醫生和護士可以在高清監視器和平板電腦上查看捕捉的圖像。”

“目前市場上絕大多數高端智能手機都采用我們的超分辨率算法,因為我們重構了超出傳感器像素數量的物理極限的細節,從而在有限的空間內實現了更高的圖像質量,”Almalence Inc. 首席執行官 Eugene Panich 說道。“我們擴大了與豪威科技在移動成像領域的長期合作伙伴關系,將行業領先的算法提供給醫學設計人員,使他們制造出的小直徑內窺鏡能夠提供更多細節和更好的圖像質量。”

競爭性解決方案包括圖像信號處理器(ISP),這種處理器在其處理過程中提供一定程度的圖像放大。這些解決方案既包括簡單的像素重復(導致銳度和圖像清晰度較差),也包括復雜的計算密集型解決方案(可提供具有相對良好圖像質量的放大圖像)。但是,任何競爭性 ISP 解決方案捕捉的細節數量都不會超過傳感器。Almalence 的超分辨率算法不僅可以使圖像看起來更清晰、更平滑,而且還能重構更多細節,效果如同高分辨率傳感器捕捉的圖像,從而獨特地提高了傳感器的有效分辨率。此外,該算法的計算負荷經過優化,可在任何主要 SoC 或 DSP 上運行,從而為其他處理任務留出了充足的空間。

豪威科技的 OVM6948 CameraCubeChip 模塊現已開始試產和量產。Almalence 目前也在對其超分辨率算法進行授權,該算法經過預調,能在OVM6948 上發揮更好性能。此外,Almalence 的授權還包括從初始設計到產品發布的每個開發階段里針對任何豪威科技醫學圖像傳感器(與任何市售鏡頭配合使用)的專業調節服務。Almalence 還提供了授權軟件開發套件,其中包含眾多參數 API,供醫療設備設計人員進行額外的調節。

責任編輯:lq

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原文標題:豪威科技和Almalence將超分辨率算法納入內窺鏡醫學成像相機模塊

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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