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NVIDIA-Grafikprozessoren beschleunigen medizinische Bildverarbeitung
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Eva-Maria Ilg ist Product Manager 3D & Navigation bei der Ziehm Imaging GmbH

Der auf mobile, röntgenbasierte Bildgebungsgeräte spezialisierte Anbieter Ziehm Imaging hat mit Hilfe einer NVIDIA-Quadro-Grafiklösung ein leistungsfähiges Gerät zur Berechnung dreidimensionaler Bilder entwickelt. Damit kann das Unternehmen seine Produktentwicklung unabhängig von den Vorgaben von Drittanbietern gestalten.

Geräte zur 3D-Bildgebung sind in Krankenhäusern oftmals fest installiert und befinden sich somit in eigens dafür bestimmten Räumen. Ist der Transport eines Patienten nicht möglich, etwa beim Aufenthalt während Operationen, muss der Arzt auf eine mobile Lösung, den sogenannten 3D-C-Bogen, zurückgreifen. Dabei handelt es sich um ein bewegliches Röntgengerät, das viele digitale Röntgenbilder aus verschiedenen Blickwinkeln anfertigt, so dass diese zusammengesetzt ein dreidimensionales Modell ergeben. Der Name des Geräts ergibt sich aus seiner Form. Es ist wie der Buchstabe „C“ geformt, an einem Ende befindet sich die Röntgenquelle, an der anderen, direkt gegenüberliegenden Seite des Bogens der Empfänger. Der Patient liegt zwischen Quelle und Empfänger in der Mitte des Bogens.

Mit einem 3D-C Bogen sind auch ambulante 3D-Röntgenaufnahmen möglich

Mit einem 3D-C Bogen sind auch ambulante 3D-Röntgenaufnahmen möglich

Das Nürnberger Unternehmen Ziehm Imaging entwickelt seit 40 Jahren diese C-Bögen, stellt sie her und vermarktet sie weltweit in über 70 Ländern. Für die Durchführung der besonders rechenintensiven Algorithmen zur Kalkulation dreidimensionaler Darstellungen ist ein leistungsfähiger Rechner nötig. Bislang ließ das Unternehmen seine Grafik-Algorithmen von einem externen Kooperationspartner entwickeln. Es war aber wichtig, in diesem Feld eigene Kompetenzen aufzubauen und eine Inhouse-Lösung zur Entwicklung solcher Algorithmen zu schaffen, um die bestehenden Produkte zu verbessern.

Die NVIDIA-Technologie ist in den 3D-C-Bögen von Ziehm Imaging für die Berechnung von Grafikdaten im Einsatz

Die NVIDIA-Technologie ist in den 3D-C-Bögen von Ziehm Imaging für die Berechnung von Grafikdaten im Einsatz

Algorithmen zur Bildverarbeitung lassen sich gut parallelisieren, da die vom Röntgengerät angefertigten Bildinformationen gleichzeitig verarbeitet werden können. Für diese Berechnungen eignen sich Grafikprozessoren, da sie im Gegensatz zu den sequenziell arbeitenden CPUs ihre Rechenschritte nebeneinander ausführen können. Alleine ein aktueller High-End-Grafikprozessor von NVIDIA verfügt über 512 gleichzeitig rechnende Einheiten, den sogenannten GPU-Kernen.

An der Erforschung und Verbesserungen der Algorithmen zur 3D Bildrekonstruktion war neben Ziehm Imaging das Institut für medizinische Physik der Universität Erlangen beteiligt.

Im Februar 2010 startete Ziehm Imaging das Projekt mit der Evaluierung der Lösungsansätze. Zur Auswahl standen zwei Optionen: die Berechnung der Bilddaten mit der NVIDIA-Entwicklungsplattform CUDA (Compute Unified Device Architecture), eine Implementierung auf CPU-Basis sowie eine mit einem Field Programmable Gate Array (FPGA). Schnell stellte sich heraus, dass die GPU-gestützte Lösung leistungsfähiger war und die Resultate schneller berechnete als der CPU-gestützte Ansatz.

Einsatz findet sie im Rechner eines 3D-Röntgengeräts (Modell Ziehm Vision Vario 3D und Ziehm Vision FD Vario 3D), der die Rekonstruktion des 3D-Volumens und seine Darstellung vornimmt. In diesem Rechner arbeitet eine Dual-Core-CPU zusammen mit dem NVIDIA-Grafikprozessor Quadro 4000.

Am Stammwerk in Nürnberg fertigt Ziehm Imaging seine Präzisionsgeräte

Am Stammwerk in Nürnberg fertigt Ziehm Imaging seine Präzisionsgeräte

In der Zukunft sieht der Spezialist für röntgenbasierte Bildgebungslösungen noch viel Potential für GPU-gestützte medizinische Berechnungen. „Im Bereich der 3D-Rekonstruktion werden die Anforderungen immer größer“, betont Eva-Maria Ilg, Produktmanagerin bei Ziehm Imaging. „Die Komplexität der Algorithmen steigt, die Nachfrage nach höherer Auflösung wächst. Die NVIDIA-GPUs erlauben uns, Modelle mit höherer Auflösung schneller als auf ausschließlich mit CPUs arbeitenden Systemen zu erstellen. Außerdem können wir durch das eigene Know-how an zukünftigen Entwicklungen leichter und effizienter arbeiten.“

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