OptiMedica 公司以 LabVIEW FPGA、DAQ 改良視網膜疾病的療程

Author(s):
Michael Wiltberger - OptiMedica Corporation

Industry:
Medical Devices, Biotechnology

Products:
FPGA Module, Data Acquisition, Digital I/O

The Challenge:
開發高精確度系統，針對治療視網膜病變的雷射脈波，使用波形進行自動化作業。

The Solution:
使用 NI LabVIEW FPGA 與資料擷取 (DAQ) 硬體，針對新的 PASCAL (波形掃描雷射) 雷射光凝結照射設備，進行控制器佈署。

在過去 35 年間，均以泛網膜光凝療法 (Pan-Retinal Laser Photocoagulation) 治療由糖尿病造成的視網膜病變，其傳統方法幾乎沒有什麼太大的變化。雷射光凝療法與使用雷射脈波的週邊視網膜的控制導引息息相關。當證實此類療程可有效降低 50% 視力衰退的機率時，對病患與醫師來說均為一項福音。眼科醫師 1 次僅能進行 1 次燒灼 (Burn)，而療程約需要2,000 次燒灼。完整的療程通常需要 2 至 4 個階段，每個階段需要 12 至 15 分鐘。

在 OptiMedica，我們特別設計醫療器材，以協助眼科醫師改良視網膜病變的療程。我們設計 PASCAL 雷射光凝結照射設備可整合波形掃瞄雷射系統，以有效提升相關療程，並降低對病患的醫療傷害。

我們為 OptiMedica 公司內的 NI LabVIEW 進階使用者，而且選擇使用 LabVIEW FPGA 與 R 系列智慧型 DAQ 資料擷取卡，以取代 PASCAL 雷射光凝結照射設備的客制硬體解決方案。單一的 NI PCI-7833R 智慧型 DAQ 資料擷取卡即可控制整個系統。NI PCI-7833R 硬體即可用於較快的視網膜掃描，並大幅降低病人的門診次數。透過單一的圖形化開發平台，我們即可快速設計並原型製作該機器，接著有效使用客制的現成 PXI 硬體，為相關人員展示該系統。根據原型符合我們需求的程度，我們知道 LabVIEW 圖形化系統設計平台將提供順暢的轉移路徑，以於 PCI 智慧型 DAQ 硬體上佈署最後的系統。

使用此應用中的 FPGA，可取得硬體解決方案的彈性。當取得美國食品與藥物管理局 (FDA) 許可時，該硬體並不需要與處理器架構系統相同的程式碼檢閱層級。相反於固定的 ASIC 晶片，我們選擇使用可程式化的 Silicon，亦降低了 30% 的開發時間。另一項優點，是可於未來新增功能，並依需要輕鬆延伸或客制系統。

PASCAL 雷射光凝結照射設備，將徹底利用 R 系列智慧型 DAQ 硬體的精確時脈與觸發。透過雷射光凝療法的簡易療程，醫師僅使用機器搖桿與踏板，即可控制單一 100 毫秒 (Millisecond) 的雷射脈波，以治療視網膜中的不正常血管。我們並發現，相較於一系列的手動療程所造成的傷害，自動發出的多重較短脈波具有較佳的精確度與安全性。更進一步，PASCAL 系統可大幅降低對中央窩 (Fovea) 所造成的意外風險，降低視力耗損的程度。使用舊式雷射光凝療法的醫師，則必須手動避免此中央視力 (Central vision) 的關鍵區域。

透過 LabVIEW FPGA 的程式設計，我們可以分出每脈波的時脈與功率，以最佳化速度與精確度，並可使用內建的中央窩隔離區 (Exclusion Zone)，建立保護中央窩的波形。將雷射脈波從 100 毫秒降低至 10 毫秒之後，可接著以腳踏板的壓力，自動化多點 (Multiple spots)。則 PASCAL 系統可大幅降低整體的處理時間，與病患的不適感。

從主要控制面板來看，具有觸控式面板控制的 LCD 螢幕，可選擇預先決定的波形種類，並同時決定最多 25 個點。所有的設備均近似於舊式的單發 (single-shot) 雷射光凝結照射設備，並包含機械式的搖桿與腳踏板；讓醫師所需的訓練降至最低。一旦選定波形，將產生獨立的紅點，用於標定雷射的照射區。觸控式螢幕介面亦可選擇多種參數，如標定雷射光位置、療程的雷射強度、系統狀態，並關閉整個系統。由於可預設脈波大小與波形，與平均分散的波形點相較，PASCAL 雷射光凝療法具有較高的精確度，並可提升每次療程結果的再現性 (Reproducibility)。

雷射凝光療法為通行數年的核可手動療程，可改善病患因糖尿病視網膜病變所受的病痛。透過 LabVIEW FPGA 的技術，我們可以增加其速度與可靠度，以自動化此療程。PASCAL 雷射光凝療程可大幅縮短療程時間，亦可降低病患的不適感。亦可減少療程的次數，進一步降低醫師與病患的醫療成本；在使用者之間是越來越普遍。

"點選此觀看於 2006 年 NIWeek 發表實況短片.

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