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產前超聲檢查能夠有效預防和降低出生缺陷，受到了越來越多家庭的重視。然而傳統(tǒng)的產前超聲檢查對于醫(yī)師的專業(yè)能力要求較高，且耗時耗力。針對這些問題，深圳開立生物醫(yī)療科技股份有限公司（以下簡稱：開立醫(yī)療）推出了基于人工智能（AI）技術的 S-Fetus 4.0 產科掃查助手1，能夠有效簡化工作流程，減輕醫(yī)師負擔，并為患者提供更好的診療服務。

為提升性能表現，開立醫(yī)療在基于英特爾 酷睿 i7 處理器的平臺上使用英特爾 oneAPI Base 工具包進行跨架構開發(fā)與優(yōu)化，從而實現更高的經濟性、跨架構擴展性和靈活性。

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背景

智能超聲診斷面臨諸多挑戰(zhàn)

超聲診斷是一種將超聲檢測技術應用于人體，通過測量了解生理或組織結構的數據和形態(tài)，進而發(fā)現疾病、做出提示的一種診斷方法2，現已成為人類疾病診療、尤其胎兒產前篩查重要的影像學診療手段。但是，傳統(tǒng)超聲檢查高度依賴醫(yī)師經驗水平，且手動操作效率低下，給醫(yī)師和醫(yī)院帶來諸多困擾。

為解決上述問題，開立醫(yī)療推出基于人工智能技術的智能診斷超聲解決方案，在方案開發(fā)過程中遇到了如下挑戰(zhàn)：

如何進一步優(yōu)化性能

相關的深度學習算法眾多且需要協(xié)同工作，以幫助醫(yī)療機構快速處理不同數據類型的任務，并根據場景無等待地最優(yōu)執(zhí)行用戶發(fā)起的任務。這對于超聲終端的算力、算法優(yōu)化均帶來了較高要求。

如何應對移動應用需求

目前搭載了 S-Fetus 4.0 產科掃查助手的開立醫(yī)療超聲診斷系統(tǒng)為移動型系統(tǒng)，對于系統(tǒng)整體的功耗、尺寸有著較高的限制，這給獨立 GPU 的部署帶來了很大的挑戰(zhàn)。

如何面向不同場景實現跨架構擴展

S-Fetus 4.0 產科掃查助手需要跨多種架構進行遷移和擴展，以應對多種復雜場景。

解決

使用英特爾 oneAPI工具包

優(yōu)化超聲診斷

為應對上述挑戰(zhàn)，開立醫(yī)療與英特爾合作，探索通過英特爾 oneAPI Base 工具包對 S-Fetus 4.0 產科掃查助手進行優(yōu)化。

硬件層面

在硬件層面，方案采用了基于第 11 代英特爾 酷睿 i7 處理器的算力基礎架構。該處理器實現了更出色的執(zhí)行性能，搭載全新內核和顯卡架構，并具備基于人工智能的智能性能，能夠為各種工作負載提供卓越性能。該處理器具備英特爾 深度學習加速（英特爾 DL Boost）技術，可為 AI 引擎提供強大支持，為人工智能、數據分析等多種復雜負載提供出色的性能支撐。

第 11 代英特爾 酷睿 處理器還集成了英特爾銳炬 Xe 顯卡，充分利用該集成顯卡來提升工作負載的性能。此外，這一顯卡還能夠支持多種數據類型，并采用了低功耗架構。

解決方案的數據處理流程如圖 1 所示。其中英特爾銳炬 Xe 顯卡提供數據密集計算核，負責實時識別追蹤流程，實現高頻實時執(zhí)行（每一幀圖像都要進行處理或智能推理）。英特爾 酷睿 i7 處理器負責標準面決策及調度、自適應切面特征提取、量化分析等流程，執(zhí)行業(yè)務邏輯或空閑期執(zhí)行 AI 推理。

圖1 基于英特爾 酷睿 處理器的

開立醫(yī)療 S-Fetus 4.0 產科掃查助手方案架構圖

軟件工具優(yōu)化

多模態(tài)數據優(yōu)化處理作為一個數據密集與邏輯判斷相結合的模塊，開立醫(yī)療與英特爾使用英特爾 oneAPI 工具包，重點針對這一環(huán)節(jié)進行了 4 個方面的優(yōu)化。優(yōu)化后，開立醫(yī)療 S-Fetus 4.0 產科掃查助手可以靈活調用 CPU 和 iGPU 的資源，大幅提升了性能，在滿足業(yè)務需求的同時，改善了超聲用戶體驗。

優(yōu)化一

開立醫(yī)療使用英特爾 VTune Profiler 對工作負載進行分析，隨后通過英特爾 oneAPI 工具包中的 DPC++ 編譯器對代碼進行重新編譯并生成向量化指令以提升性能。通過這種方式，將工作負載的處理速度從 141ms 大幅縮短到 33ms3。

圖2 標量操作 Vs 向量操作

■ 優(yōu)化二

通過英特爾 VTune Profiler 進一步發(fā)現性能瓶頸后，開立醫(yī)療使用英特爾 Integrated Performance Primitives（英特爾 IPP）中的 API 對其進行替換。通過這一步驟的優(yōu)化，開立醫(yī)療將工作負載的處理速度從 33ms 進一步縮短到 13.787ms4。

■ 優(yōu)化三

通過使用英特爾 IPP 替換源碼中的 openCV 函數，應用代碼在各代英特爾平臺上均能夠很好地運行，并在大規(guī)模數據場景下表現出更好的可擴展性。

■ 優(yōu)化四

S-Fetus 4.0 產科掃查助手應用了英特爾 DPC++ Compatibility Tool，將現有的 CUDA 代碼高效地遷移到DPC++ 代碼，從而實現跨架構運行，大幅縮短了代碼遷移時間

圖3 英特爾 DPC++ Compatibility Tool 工作流程圖

通過上述優(yōu)化，開立醫(yī)療 S-Fetus 4.0 產科掃查助手在基于英特爾 oneAPI DPC++ 的異構平臺上的性能較優(yōu)化前的基準性能數據，實現了近 20 倍的性能提升（具體性能數據見圖 4）5。

圖4 使用英特爾 oneAPI 異構平臺優(yōu)化前后的性能對比6

收益

卓越的性能與跨架構擴展能力

通過采用集成英特爾銳炬 Xe 顯卡的英特爾 酷睿 處理器提供底層算力，并使用英特爾 oneAPI 異構平臺進行優(yōu)化，開立醫(yī)療 S-Fetus 4.0 產科掃查助手實現了性能、經濟性和異構擴展性等方面的兼顧：

● 高性能：通過基于英特爾 oneAPI 工具包的英特爾 XPU 混合架構開發(fā)，開立醫(yī)療 S-Fetus 4.0 產科掃查助手實現了近 20 倍的性能提升，為高效的產科智能超聲診斷奠定了堅實的基礎7。

● 更優(yōu)成本：得益于英特爾 酷睿 處理器的強大性能和靈活架構，以及全方位的優(yōu)化，開立醫(yī)療只需使用 CPU + iGPU就可以實現預期的性能指標。同時，由于硬件的精簡，供電、散熱、空間等成本顯著降低，使得其可以搭載在尺寸更小的超聲診斷設備中，更靈活地應對不同場景的需求。此外，CPU + iGPU 的組合也意味著更持久的電池續(xù)航時間，以及更高的穩(wěn)定性與可靠性。

● 異構擴展性：該方案能夠在 CPU、iGPU 等異構化硬件上進行統(tǒng)一編程，有效提升跨架構編程的開發(fā)效率，支持開立醫(yī)療 S-Fetus 4.0 產科掃查助手靈活地在不同的硬件配置中運行，同時確保流暢的用戶體驗。

展望

加速 “AI + 醫(yī)療” 的落地

智能超聲診斷是 “AI + 醫(yī)療” 的重要場景，有助于大幅減少醫(yī)生工作量，提升醫(yī)療業(yè)務流程效率。為了推動 “AI + 醫(yī)療” 技術的落地，英特爾正在與開立醫(yī)療等伙伴合作，通過包含 CPU、iGPU、專用加速器以及 FPGA 的 XPU 混合架構，以及英特爾 oneAPI 工具包等軟硬件產品，加速數字化創(chuàng)新，推動更多智慧化產品與方案在醫(yī)療行業(yè)的落地。

原文標題：英特爾助力開立醫(yī)療推動超聲產檢智能化

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