Integración de procesadores de señal de imagen para la imagen artroscópica

Los sistemas de imagen médica utilizados en procedimientos mínimamente invasivos dependen de una reproducción de color consistente y de un procesamiento de vídeo de baja latencia para apoyar la toma de decisiones clínicas. En este contexto, Omnivision introdujo el procesador de señal de imagen (ISP) OVMed^® OH0131 en colaboración con ATL Medical para su integración en el PREVOYANCE^® Complete Imaging System destinado a plataformas de cámaras artroscópicas.

Integración de subsistemas de imagen en plataformas de visualización quirúrgica
El sistema PREVOYANCE^® de ATL Medical está diseñado como una plataforma de visualización médica llave en mano dirigida a fabricantes OEM de dispositivos médicos que buscan reducir los ciclos de desarrollo de sistemas de imagen endoscópica y artroscópica. La plataforma puede desplegarse como sistema white-label o integrarse en arquitecturas de imagen quirúrgica existentes.

El conjunto de imagen suele combinarse con una unidad de control de cámara (CCU), responsable del procesamiento de imagen, la visualización y el almacenamiento. El ISP OVMed^® OH0131 está diseñado para funcionar tanto en estas CCU como en sistemas de visualización portátiles basados en tabletas.

El procesador admite configuraciones multiimagen e incorpora funciones de procesamiento como ajuste de brillo, contraste, saturación, tono y nitidez, junto con algoritmos de reducción de ruido destinados a mantener la estabilidad de la imagen bajo condiciones de iluminación variables comunes en la imagen médica.

Retos del procesamiento de señal en la imagen endoscópica
Los procesadores de señal de imagen utilizados en endoscopia y artroscopia deben afrontar diversas limitaciones técnicas, como reflejos especulares en superficies de tejido, obstrucciones visuales por humo o fluidos, efectos de sombras y variaciones en la iluminación.

Los requisitos técnicos suelen incluir el mantenimiento de una baja latencia de procesamiento, la gestión de flujos continuos de imágenes de gran ancho de banda y la habilitación de funciones automatizadas de detección de características que apoyen la visualización durante procedimientos complejos. Estos requisitos están directamente vinculados a tendencias más amplias en la imagen médica digital y el procesamiento de visión embebida.

Arquitectura de hardware que conecta el procesamiento del sensor y la visualización
La arquitectura de imagen desarrollada conjuntamente consta de una kernel board y un sistema host de procesamiento.

La kernel board, diseñada por OMNIVISION, integra el ISP médico OVMed^® OH0131, que recibe datos de imagen sin procesar de los sensores, realiza el procesamiento de señal y transmite las imágenes procesadas al sistema host a través de una interfaz MIPI.

El sistema host, desarrollado por ATL Medical, recibe los datos procesados y gestiona la visualización mediante una interfaz HDMI. Esta separación entre el procesamiento de imagen y el control del sistema refleja un enfoque modular de diseño de visión embebida común en la electrónica médica.

Cumplimiento normativo, compatibilidad de sensores y soporte de interfaces
El OVMed^® OH0131, introducido en 2023, cumple con diversas normas médicas y electrónicas, entre ellas ISO 13585, RoHS, REACH, IEC 60601 (ESD, EMC, EMI y aislamiento eléctrico) y EMS ISO 9001.

El ISP admite sensores de imagen médica OMNIVISION con resoluciones desde 2 megapíxeles hasta formatos de 200 × 200 píxeles y es compatible con la tecnología propietaria de imagen endoscópica AntLinx^® CMOS chip-on-tip. El soporte de interfaces MIPI permite su integración en sistemas de visión médica embebida y plataformas compactas de diagnóstico por imagen.

ATL Medical complementa la electrónica con integración a nivel de sistema, incluyendo conjuntos ópticos, sistemas de iluminación, cableado, interconexiones, fabricación del extremo distal y diseño ergonómico de la carcasa del dispositivo. Este enfoque de integración busca reducir la complejidad de ingeniería para los OEM que desarrollan sistemas de imagen quirúrgica, al tiempo que facilita la integración en plataformas existentes.

Editado por la periodista industrial Aishwarya Mambet, con asistencia de IA.

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