Архитектура NV — Raw2Insights-US переводит ультразвуковую диагностику на прямую обработку акустических данных в реальном времени

Двадцать восьмого апреля 2026 года разработчики из компании NVIDIA в сотрудничестве с исследователями из Siemens Healthineers представили новую архитектуру для медицинской визуализации под названием NV — Raw2Insights-US. Традиционно ультразвуковые изображения формируются с использованием инженерных конвейеров формирования луча, которые сжимают богатые исходные измерения датчиков в финальную картинку, попутно отбрасывая значительную часть изначального сигнала. При этом классические системы полагаются на ряд упрощенных физических допущений, включая предположение о постоянной скорости звука в тканях человеческого тела.

В своей основе ультразвуковое исследование базируется именно на фиксации звука, а не изначально готового изображения, которое врачи видят на экранах мониторов. Технология Raw2Insights представляет собой первый шаг к созданию комплексного искусственного интеллекта для ультразвуковой диагностики, где система не просто обрабатывает готовую картинку, а активно адаптируется к физике конкретного человека. В своем первом практическом применении модель NV — Raw2Insights-US используется для оценки скорости звука с целью адаптивной фокусировки визуализации. Алгоритм генерирует персонализированную карту скорости распространения звуковых волн для каждого пациента и использует ее для коррекции получаемого изображения в режиме реального времени.

Практическое внедрение подобного конвейера сопряжено с серьезными техническими препятствиями, главным из которых является отсутствие простого доступа к сырым канальным данным на клинических ультразвуковых сканерах из-за их исключительно высокой пропускной способности. Для решения этой проблемы инженеры применили технологию Data over DisplayPort и разработали Holoscan Sensor Bridge, представляющий собой решение с открытым исходным кодом на базе программируемых логических интегральных схем. В демонстрационной архитектуре используется набор разработчика Altera Agilex-7 FPGA в паре с программным обеспечением NVIDIA, что позволяет транслировать сырые данные непосредственно с выходов DisplayPort флагманского клинического сканера ACUSON Sequoia.

После извлечения данные направляются в платформу периферийных вычислений NVIDIA Holoscan, которая специально спроектирована для работы с датчиками в режиме реального времени и развернута на таких системах, как NVIDIA IGX Thor или NVIDIA DGX Spark. Как только неструктурированные акустические массивы оказываются в памяти графического процессора, модель NV — Raw2Insights-US запускает ускоренный инференс на базе архитектуры уровня Blackwell. Вычислительный модуль мгновенно выдает индивидуальную оценку скорости звука, которая затем транслируется обратно на ультразвуковой аппарат для улучшения фокусировки в живом потоке визуализации.

Смещение фокуса интеллектуальной обработки от традиционных алгоритмов реконструкции к конвейеру, управляемому нейросетями, открывает масштабируемый путь к нативным медицинским инструментам. Предложенный программно — определяемый подход позволяет осуществлять интеграцию путем модификации исключительно программного обеспечения существующих медицинских устройств, поддерживая непрерывное улучшение качества диагностики посредством регулярных обновлений. Архитектура Raw2Insights не только повышает четкость формируемых ультразвуковых изображений уже сегодня, но и закладывает модульный фундамент для следующего поколения диагностических систем на базе глубокого машинного обучения.