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解决当前医学成像解决方案中摄像头尺寸和分辨率之间的矛盾

MEMS 来源:MEMS 作者:MEMS 2020-12-02 10:15 次阅读

联合解决方案将豪威科技的晶圆级 CameraCubeChip 技术与 Almalence 独特的超分辨率算法相结合,可提供最小解剖部位的最高质量图像。

据麦姆斯咨询报道,全球排名前列的数字图像解决方案开发商豪威科技,以及 全球计算成像领域的领军者之一Almalence,在 CompaMed 展上宣布了一项联合解决方案,该解决方案能够解决当前医学成像解决方案中摄像头尺寸和分辨率之间的矛盾。这是通过显著提高所有学科(例如神经内科、眼科、耳鼻喉科、心脏内科、矫形外科、妇科和泌尿外科)的内窥镜和导管手术中从最小解剖部位捕捉的图像的分辨率来实现的。该解决方案采用豪威科技的 OVM6948 CameraCubeChip,这是全球最小的全封装晶圆级相机模块,尺寸为 0.65 毫米 x 0.65 毫米,Z 高度仅为 1.158 毫米。Almalence 与豪威科技合作,对其超分辨率算法进行预调,该算法目前是智能手机摄像头的事实标准,能够有效地将 OVM6948 的背面照明分辨率提高至 1.5 倍,达到 300 x 300,并将其信噪比(SNR)提高 8dB ,总计达到约 42dB。如果不采用该算法,那么由于所需像素数量的增加,图像传感器和相机尺寸会增加一倍。

市场研究和战略咨询公司 Yole 预计,一次性内窥镜 CIS 相机模块的 CAGR在 2019 年至 2025 年期间将达到 27%,市场价值最终将达到 2.41 亿美元。“这一市场的推动力来自视频的添加以及向需要更高图像分辨率的小直径应用的转变。此外,医学领域日益倾向于使用一次性设备,而且还需要应对内窥镜消毒引起的交叉污染问题和严格规定,”Yole 传感团队首席分析师 Jérôme Mouly 说道。“今年,监管机构强制支气管镜检查、喉镜检查、泌尿外科等领域使用一次性内窥镜,因此,一次性设备的使用量将从今年开始增加,并在未来几年保持增长态势。”

OVM6948 相机模块集成了豪威科技的 OV6948 图像传感器,其尺寸为 0.575 毫米 x 0.575 毫米,保持了“最小市售图像传感器” 吉尼斯世界纪录。豪威科技独特的 CameraCubeChip 光学器件为晶圆级制造,因此可集成到该图像传感器上,形成 1.158 毫米高的摄像头模块,进而集成到直径小于 2.0 毫米的内窥镜或导管中,从而有助于进入更深的人体解剖结构或在工作通道内安装更多内窥镜工具。

“直到现在,医疗设备设计人员仍然不得不在尺寸和分辨率之间做出取舍,”豪威科技医疗市场总监 Tehzeeb Gunja 说道。“摄像头模块及其集成的图像传感器的尺寸受到内窥镜外径的限制。此外,为了在获得足够明亮的图像的同时限制内窥镜末端的 LED 散热,医学图像传感器必须具有相对较大的像素尺寸。Almalence 的超分辨率算法提高了传感器的分辨率和图像质量,使医生和护士可以在高清监视器和平板电脑上查看捕捉的图像。”

“目前市场上绝大多数高端智能手机都采用我们的超分辨率算法,因为我们重构了超出传感器像素数量的物理极限的细节,从而在有限的空间内实现了更高的图像质量,”Almalence Inc. 首席执行官 Eugene Panich 说道。“我们扩大了与豪威科技在移动成像领域的长期合作伙伴关系,将行业领先的算法提供给医学设计人员,使他们制造出的小直径内窥镜能够提供更多细节和更好的图像质量。”

竞争性解决方案包括图像信号处理器(ISP),这种处理器在其处理过程中提供一定程度的图像放大。这些解决方案既包括简单的像素重复(导致锐度和图像清晰度较差),也包括复杂的计算密集型解决方案(可提供具有相对良好图像质量的放大图像)。但是,任何竞争性 ISP 解决方案捕捉的细节数量都不会超过传感器。Almalence 的超分辨率算法不仅可以使图像看起来更清晰、更平滑,而且还能重构更多细节,效果如同高分辨率传感器捕捉的图像,从而独特地提高了传感器的有效分辨率。此外,该算法的计算负荷经过优化,可在任何主要 SoC 或 DSP 上运行,从而为其他处理任务留出了充足的空间。

豪威科技的 OVM6948 CameraCubeChip 模块现已开始试产和量产。Almalence 目前也在对其超分辨率算法进行授权,该算法经过预调,能在OVM6948 上发挥更好性能。此外,Almalence 的授权还包括从初始设计到产品发布的每个开发阶段里针对任何豪威科技医学图像传感器(与任何市售镜头配合使用)的专业调节服务。Almalence 还提供了授权软件开发套件,其中包含众多参数 API,供医疗设备设计人员进行额外的调节。

责任编辑:lq

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原文标题:豪威科技和Almalence将超分辨率算法纳入内窥镜医学成像相机模块

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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