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da 100 a 200 linee, ciò comporterà una velocità da 10 a 50 fotogrammi al secondo (fps) corrispondenti a 100 ms fino a 20 ms per fotogramma. Per l’imaging cardiaco, ad esempio, la valvola aortica (che si trova nel cuore umano e nella maggior parte dei cuori degli animali) si muove con tempi nell’intervallo di 200 ms. Pertanto, è possibile ottenere solo 10 istantanee (200 ms/20 ms = 10) della valvola in movimento. Ciò non è sufficiente per i requisiti di imaging in tempo reale. Pertanto, l’acquisizione sequenziale dei dati non è ade- guata per ottenere la velocità dei fotogrammi e la quali- tà delle immagini desiderate per la diagnosi ecografica critica. Tecniche di imaging ultraveloci Un modo per affrontare queste sfide è utilizzare tecniche di imaging ultraveloce. Questa tecnologia rappresenta un cambio di paradigma, che passa dalla normale acqui- sizione sequenziale all’acquisizione parallela completa dell’intera superficie, utilizzando onde sferiche o piane. Ciò offre la possibilità di ottenere immagini focalizzate in modo ottimale in ogni punto e di ottenere migliaia di immagini al secondo con conseguenti alti livelli di qua- lità dell’immagine, precisione e profondità di scansio- ne. È anche possibile ottenere immagini funzionali con un’elevata precisione sia per alte che per basse velocità. L’insieme completo di dati dà la possibilità di eseguire misure retrospettive più accurate. Tuttavia, le tecniche ultraveloci sono tradizionalmente limitate agli scanner per la ricerca e si sono dimostrate difficili da implementare su uno scanner commercializ- zabile a causa dei notevoli requisiti di risorse in termi- ni di capacità di elaborazione, dimensioni dei sistemi e quantità di energia dissipata. I vantaggi dei SoC adattivi Ora scopriamo come il system-on-chip adattivo (SoC) di AMD-Xilinx è in grado di introdurre ulteriori innovazio- ni nell’imaging ultraveloce. I SoC adattivi basati sulla piattaforma Versal di Xilinx sono i dispositivi ACAP (Adaptive Compute Acceleration Platform) di ultima generazione dotati di multiproces- sori strettamente accoppiati, di un FPGA e della nuova “unità intelligente” o AI Engine (AIE) con un’architettu- ra SIMD-VLIW altamente parallela. SIMD sta per “Sin- gle-Instruction-Multiple-Data” e VLIW è l’acronimo di “Very Long Instruction Word”. I vari blocchi sono stret- tamente accoppiati utilizzando il NoC o l’architettura “Network-on-Chip” che consente un rapido spostamen- to dei dati tra i diversi blocchi. L’AIE è la principale unità computazionale per gli algo- ritmi ultraveloci (come Planar Wave e Synthetic Apertu- re). Si tratta di una grande matrice di processori SIMD/ VLIW collegati in una rete mesh (si faccia riferimento alla figura 1 qui sotto). Ogni processore dispone di una propria memoria di istruzioni e dati e può condividere la memoria con il proprio vicino. Tutti i processori sono collegati su un’interconnessione innovativa realizzata con un’imponente larghezza di banda di diversi TeraByte al secondo. Questa struttura consente di ottenere un li- vello di parallelismo senza precedenti necessario per eseguire tali algoritmi. La figura 1 di seguito mostra l’architettura dei nuovi en- gine AI nel SoC Versal. Questa nuova architettura di calcolo adattivo combinata con il sistema AIE consente ai produttori di apparecchia- ture medicali di eseguire algoritmi a velocità dati molto elevata, ad esempio nei beamformer software paralleli che realizzano scansioni in tempo reale o nella visualiz- zazione 3D/4D, nelle applicazioni AI-ML per la selezione della regione di interesse, nell’assistenza all’inferenza dati e nella gestione della ricostruzione delle immagini in endoscopia, nella chirurgia robotica e in radiologia, utilizzando un unico dispositivo completamente inte- grato. Tramite questo nuovo SoC adattivo, AMD-Xilinx ha ini- ziato a costruire un pratico beamformer ultraveloce con l’aiuto del Dott. Joergen Jensen dell’Università Politec- nica di Danimarca. Il Dott. Jensen ha contribuito allo sviluppo degli algoritmi e AMD-Xilinx, insieme al pro- prio partner, ha messo a punto questo beamformer in un progetto di esempio insieme alle librerie software per il SoC adattivo Versal. Fig. 1 – Architettura dei nuovi engine AI presenti nel SoC Versal EO MEDICAL - SETTEMBRE 2022 XIV Medical