FPGA支持以灵活、低风险的方式成功实施系统设计，同时提供了最佳的成本效率和增值的差异化功能，延长了医疗保健应用的生命周期，包括诊断成像、电子医疗、治疗和生命科学与医院设备。
在医疗方面的应用非常广泛，以下是几个主要的应用领域：
医学影像处理：FPGA可以用于加速医学影像的处理，如CT扫描、MRI等大型医学影像数据的实时处理和后处理。通过并行计算和优化算法，FPGA可以快速处理大量的影像数据，提高诊断的准确性和效率。
生物信号处理：在医疗领域中，经常需要采集和处理各种生物信号，如心电图、脑电图等。FPGA可以用于实时处理这些生物信号，进行滤波、放大、数字化等操作，从而提高信号的质量和可靠性。
.医疗设备控制：FPGA可以用于控制各种医疗设备，如监护仪、呼吸机、血液透析机等。通过编程和控制FPGA，可以实现设备的自动化和智能化，提高设备的性能和可靠性。
药物研发：FPGA也可以用于药物研发领域，如通过模拟生物分子的结构和行为来加速新药的开发过程。此外，FPGA还可以用于快速分析和处理大量的药物筛选数据。
医疗通信：医疗系统需要快速、可靠的数据传输和交换。FPGA可以实现高效的医疗通信协议和网络架构，保障医疗信息的实时传输和处理。
脑电波和神经信号处理：在神经科学和脑机接口领域，FPGA能够用于处理复杂的脑电波和神经信号数据流。这些应用需要实时分析神经信号以辅助诊断或控制外部设备，FPGA的高性能计算能力和并行处理能力使其成为理想的选择。
1 医学影像处理
X 射线和超声等诊断成像系统已经应用了数十年了。其他系统还比较新，包括计算机断层扫描(CT)、核磁共振成像(MRI)以及核或者正电子辐射断层扫描(PET)等。这些新的诊断成像系统非常复杂，需要处理大量的图像，促使生产商不断引入更先进的功能，并提高性能。
半导体在开发这些前沿的诊断成像系统中扮演了重要角色。随着密度、灵活性和性能的提高，当今的可编程逻辑具有芯片系统(SoC)功能，推动了下一代成像系统的发展。
如上所示，一个典型的诊断成像系统包括三类卡：数据采集、数据合并和图像/数据处理卡。
数据采集卡对输入数据进行过滤，是系统卡中性价比最高的。一个诊断成像系统一般会包括多个数据采集卡(在某些应用中，一个系统高达 20 个卡)。对数据进行补偿和过滤后，被发送至数据合并卡，进行缓冲和数据对齐。对于 CT 和 PET 扫描器，其探测器围绕人体旋转，数据被串化，通过滑动环机电部件进行传送。数据采集完毕后，被发送到图像/数据处理卡中。这些卡完成任务繁重的过滤和需要大量算法的图像重构工作。完成后，一般会在一个单板计算机(SBC)上完成最终的成像和缩放功能，并进行显示。
在医学影像处理中的应用主要体现在高性能的并行计算和实时数据处理上。
1.并行计算能力：医学影像数据通常具有大量的像素点和复杂的数据结构，需要进行大量的计算和图像处理。FPGA具有强大的并行计算能力，可以通过内部的大量逻辑单元同时进行计算，大大加快图像处理的速度。
2.实时性：医学影像处理往往需要实时或近实时的处理能力，以支持诊断和治疗过程的及时性。FPGA具有低延迟和高带宽的特点，可以快速处理医学影像数据，并实时输出处理结果。
3.定制化处理：FPGA的另一个优势是可以根据具体的应用需求进行定制化设计。医学影像处理中，不同的影像数据和算法可能需要不同的处理方式和优化策略。通过编程和配置FPGA，可以根据具体的应用场景进行定制化设计，以实现最佳的图像质量和处理速度。
在具体应用中，FPGA可以用于医学影像的预处理、增强、分析等各个环节。例如，可以通过FPGA实现高速的图像采集和传输，对医学影像进行去噪、增强、边缘检测等操作，提高图像的质量和清晰度。同时，FPGA还可以用于实时分析医学影像数据，如进行肿瘤检测、病变识别等任务，辅助医生进行诊断和治疗。
2 .生物信号处理
患者监护
患者监护设备采集并分析病人的生命信息，用于临床诊断。患者监护领域的进展包括方便病人转运的新外形封装等。
通气和生命支持
通气和生命支持是另一重要的医疗领域。这类设备主要包括通风设备和药物注入系统，与中央监控系统紧密集成。
麻醉
麻醉是关键的生命应用，要求人员高度关注，特别是注入病人时。技术在麻醉注入设备中扮演了关键角色，需要掌握好注入病人的麻醉剂量
针对内窥镜和手术机器人行业需求，AMD Zynq UltraScale+ MPSoC + NVIDIA Jetson Orin NX 的异构设计，满足高速数据传输、AI 计算处理；高清视频图像采处理集、8K 高清视频图像显示、3D 影像处理；同步左右眼视频数据，同步精度 1 行；端到端延时 50 毫秒以内；荧光并支持 SDI/HDMI 接口等需求。
3 心脏管理
外部自动除颤器
AED 用于让因心脏病或者心脏停博而停止跳动的心脏恢复心跳。AED 设计合理，外行操作起来非常简单，因此越来越流行。甚至能够在机场、火车站和飞机等公共场所找到其身影。由于其低成本和高性能。
这是一幅高层次的方框图，可使用双核或四核 Zynq Ultrascale+ MPSOC 创建一款智能、互联的高性能低功耗 AED 设备，该 Zynq Ultrascale+ MPSOC 可根据单位功耗性价比及材料清单成本要求提供优化配置的架构。根据架构需要，如果是低端 AED，也可使用 Zynq 7000 器件。
4 基因科学
基因组学测序是基因组与基因参考序列的映射和相关性。它对于罕见遗传性疾病的诊断和治疗以及医学突破和个性化护理至关重要。有 30 亿个人类基因组，这意味着大量的数据。医疗行业正在向个性化医疗发展。这将需要具有更强处理能力、存储容量和网络带宽的硬件才能跟上。由于每个患者拥有大约 90 GB 数据的大型基因组数据集，人们只能想象基因组分析的计算和速度要求。
数据库必须扩展到当前架构限制之外，才能有效地检索和处理数据。随着行业的进步，我们需要可扩展的软件和硬件资源来适应不断增长的性能需求。成本也是一个问题，因为传统上，更多的计算能力意味着更多的硬件组件，从而转化为更高的成本。
5 不同层面分析FPGA在医疗的应用
能够在医疗领域，兼顾拥有业界领先的AI时延与性能，生命周期延长、高质量、高可靠性、高安全性，实时、确定性控制与接口的仅赛灵思一家。
赛灵思除了提供FPGA和 SoC这样的硬件器件及平台以外，还专门为降低FPGA 开发门槛满足广泛市场应用需求量身定制了Vitis AI统一软件平台。之前笔者也曾多次介绍这款软件平台，算法工程师无需硬件设计经验，也可直接应用算法的实现。
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