Integration von Bildsignalprozessoren für die Arthroskopie-Bildgebung

Medizinische Bildgebungssysteme für minimalinvasive Eingriffe sind auf eine konsistente Farbwiedergabe und eine latenzarme Videoverarbeitung angewiesen, um klinische Entscheidungen zu unterstützen. In diesem Zusammenhang hat Omnivision den Bildsignalprozessor (ISP) OVMed^® OH0131 in Zusammenarbeit mit ATL Medical für die Integration in das PREVOYANCE^® Complete Imaging System für Arthroskopie-Kamerasysteme eingeführt.

Integration von Bildgebungssubsystemen in chirurgische Visualisierungsplattformen
Das PREVOYANCE^® System von ATL Medical ist als schlüsselfertige medizinische Visualisierungsplattform konzipiert, die sich an OEM-Hersteller medizinischer Geräte richtet, die Entwicklungszyklen für endoskopische und arthroskopische Bildgebungssysteme verkürzen möchten. Die Plattform kann als White-Label-System eingesetzt oder in bestehende chirurgische Bildgebungsarchitekturen integriert werden.

Die Bildgebungseinheit wird typischerweise mit einer Kamera-Steuereinheit (CCU) kombiniert, die für Bildverarbeitung, Visualisierung und Datenspeicherung verantwortlich ist. Der OVMed^® OH0131 ISP ist für den Einsatz sowohl in solchen CCUs als auch in tragbaren, tabletbasierten Visualisierungssystemen ausgelegt.

Der Prozessor unterstützt Multi-Image-Konfigurationen und integriert Bildverarbeitungsfunktionen wie Anpassung von Helligkeit, Kontrast, Sättigung, Farbton und Schärfe sowie Rauschunterdrückungsalgorithmen zur Stabilisierung der Bildqualität unter variierenden Lichtbedingungen, wie sie in der medizinischen Bildgebung häufig auftreten.

Herausforderungen der Signalverarbeitung in der endoskopischen Bildgebung
Bildsignalprozessoren für Endoskopie und Arthroskopie müssen verschiedene technische Herausforderungen bewältigen, darunter spiegelnde Reflexionen von Gewebeoberflächen, Sichtbehinderungen durch Rauch oder Flüssigkeiten, Schatteneffekte sowie schwankende Beleuchtungsverhältnisse.

Zu den technischen Anforderungen gehören typischerweise eine geringe Verarbeitungslatenz, die Verarbeitung kontinuierlicher Bilddatenströme mit hoher Bandbreite sowie automatisierte Merkmalsdetektionsfunktionen zur Unterstützung der Visualisierung bei komplexen Eingriffen. Diese Anforderungen stehen im direkten Zusammenhang mit Entwicklungen in der digitalen medizinischen Bildgebung und der Embedded-Vision-Verarbeitung.

Hardwarearchitektur zur Verbindung von Sensorverarbeitung und Anzeige
Die gemeinsam entwickelte Bildgebungsarchitektur besteht aus einem Kernel-Board und einem Host-Prozessorsystem.

Das von OMNIVISION entwickelte Kernel-Board integriert den medizinischen ISP OVMed^® OH0131, der Rohbilddaten von Bildsensoren empfängt, verarbeitet und die aufbereiteten Bilddaten über eine MIPI-Schnittstelle an den Host überträgt.

Das von ATL Medical entwickelte Host-System empfängt die verarbeiteten Daten und steuert die Visualisierung über eine HDMI-Anzeigeschnittstelle. Diese Trennung von Bildverarbeitung und Systemsteuerung entspricht einem modularen Embedded-Vision-Designansatz, wie er häufig in der Medizinelektronik eingesetzt wird.

Konformität, Sensorkompatibilität und Schnittstellenunterstützung
Der 2023 eingeführte OVMed^® OH0131 erfüllt mehrere medizinische und elektronische Normen, darunter ISO 13585, RoHS, REACH, IEC 60601 (ESD, EMC, EMI und elektrische Isolation) sowie EMS ISO 9001.

Der ISP unterstützt OMNIVISION Bildsensoren für medizinische Anwendungen von 2 Megapixeln bis hin zu Auflösungen von 200 × 200 Pixeln und ist kompatibel mit der firmeneigenen AntLinx^® CMOS Chip-on-Tip-Endoskopie-Bildgebungstechnologie. Die Unterstützung von MIPI-Schnittstellen ermöglicht die Integration in Embedded-Medical-Vision-Systeme und kompakte diagnostische Bildgebungsplattformen.

ATL Medical ergänzt die Elektronik durch Systemintegration auf Geräteebene, einschließlich optischer Baugruppen, Beleuchtungssysteme, Verkabelung, Verbindungstechnik, Fertigung des distalen Endes sowie ergonomischer Gerätegehäuse. Dieser Integrationsansatz soll die technische Komplexität für OEMs bei der Entwicklung chirurgischer Bildgebungssysteme reduzieren und gleichzeitig die Integration in bestehende Plattformen erleichtern.

Redigiert von der Industriejournalistin Aishwarya Mambet, mit KI-Unterstützung.

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