Аппаратная поддержка обработки данных в ИТ-диагностике

Abstract

Болезнь Паркинсона – это распространённое неврологическое заболевание. Для его диагностики и мониторинга используют много данных: голос, походку, нейроизображения. Обычные вычисления на CPU не всегда подходят, так как они медленные и потребляют много энергии. Поэтому используют ускорители, такие как FPGA, Vitis HLS, GRU. В докладе рассматривается архитектура обработки данных движения на FPGA. Использован Vitis HLS для аппаратной реализации обработки движений при болезни Паркинсона, также применено вейвлет-преобразование для выделения признаков. Для анализа данных используемся сеть GRU. Предложенный метод даёт большую скорость, меньшие задержки и меньшее энергопотребление по сравнению с обычными CPU.