EtherCAT
Eurocolumbus была первой итальянской компанией, применившей новую технологию EtherCAT, которая на сегодняшний день является самой быстрой технологией Ethernet. EtherCAT позволяет синхронизировать время до величины наносекунд.
Использование технологии EtherCAT позволяет улучшить скорость выполнения и надежность всех программ, которые разработаны и установлены в системах. Эффективность программ увеличивается благодаря сокращению времени ожидания в переходах между различными фазами процессов.
Основным элементом устройства является система искусственного интеллекта (MCP), которая постоянно контролирует все функции. Эта новая технология, которую впервые в медицинском мире применил Eurocolumbus, позволяет получить совершенную, быструю и легкую в использовании систему.
Алгоритм получения изображений
Значительные изменения произошли в 2012 году! Когда Eurocolumbus отказался от ОС Windows и перешел на ОС LINUX, операционную систему реального времени (ОСРВ). Fly5, программное обеспечение, которое было разработано департаментом разработок и исследований Eurocolumbus на базе LINUX, способно обрабатывать радиологические изображения с максимальной распределительной способностью 3k x 3k в режиме реального времени. Все полученные изображения обрабатываются и хранятся в 16 битах, используя преимущества лучших технологий, которые доступны на рынке.
Чтобы гарантировать полное соответствие клиническим требованиям и не создавать артефакты, цифровая компрессия изображений не выполняется.
Для получения изображений беспрецедентного качества, программное обеспечение Fly5 оптимизирует целый ряд процессов, прежде всего управления детектором, осуществляемым непосредственно Fly5 без использования интерфейса его производителя.
Смысл алгоритма заключается в многомасштабном анализе с пирамидальным разложением изображений, базирующемся на условиях вейвлета, затем волны, ограничиваются как в пространстве, так и в пространственной частоте.
Изображение RAW, полученное детектором, проходит серию фильтрации и выборок, которые позволяют получать и отделять разные уровни информации изображения в соответствии с Гауссово-Лаплакийським распределением.
Отзывы
Отзывов пока нет.