基于CUDA的实时超快速弹性成像的算法设计与实现

发布时间：2017-10-21 06:09

  本文关键词：基于CUDA的实时超快速弹性成像的算法设计与实现

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【摘要】：超声弹性成像技术在近20年来发展迅速,作为一种新型超声医学图像诊查手段,它可以方便地对软组织肿瘤以及硬化程度进行监测,在临床医学中展现出了广阔的应用范围和发展前景。然而由于超声弹性成像数据处理量大,算法复杂度较高,成像时间较长,为了能够提高成像速度,满足弹性成像系统实时性要求,基于图像处理单元GPU的并行运算技术得到了广泛的关注。本文以超快速剪切弹性成像技术作为主要研究内容,从弹性成像基本原理、有限元模型仿真分析以及GPU并行算法实现三个方面对超快速剪切弹性成像技术进行分析。具体研究内容如下。在成像原理方面,本文首先介绍了超快速剪切弹性成像的基本原理,详细阐述了超快速剪切弹性成像中信号处理关键步骤,包括组织位移估计和剪切波速度估计,然后结合该成像方法中回波信号数据特点完善了整个成像系统的信号处理流程。在有限元仿真方面,本文中首先利用Field II声场仿真工具包对聚焦声场进行仿真,得到了声辐射力空间分布,接着利用ABAQUS有限元仿真软件对该声辐射力下的组织运动状态进行仿真,最后通过仿真结果对超快速弹性成像算法的成像效果进行了评估。在GPU并行算法设计方面,本文选择CUDA并行运算架构对成像处理进行并行化设计。针对超快速弹性成像处理流程设计了GPU并行运算程序框架,对不同的处理过程进行了内核函数的整合。然后对其中几个处理过程的算法进行了并行设计与实现。最后采用实验数据对GPU的并行处理速度进行了测试,结果表明,利用GPU进行超快速弹性成像处理有较好的加速效果,在不失准确性的情况下保证了成像实时性要求。
【关键词】：超快速剪切弹性成像 有限元仿真 声辐射力 GPU 并行计算
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TB559
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 课题研究背景及研究意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 超声弹性成像技术国内外研究现状9-11
• 1.2.2 GPU高性能计算国内外现状11-12
• 1.3 本文主要研究内容12-15
• 第2章 超声弹性成像理论基础以及CUDA介绍15-26
• 2.1 引言15
• 2.2 生物组织力学模型15-18
• 2.3 声辐射力弹性成像基本原理18-20
• 2.4 CUDA并行架构20-25
• 2.4.1 CUDA硬件结构与编程模型21-23
• 2.4.2 CUDA存储器模型23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 超快速剪切弹性成像流程设计与实现26-37
• 3.1 引言26
• 3.2 超快速剪切弹性成像基本原理26-28
• 3.3 超快速剪切弹性成像处理流程28-29
• 3.4 超快速剪切弹性成像处理算法研究29-36
• 3.4.1 组织位移估计29-31
• 3.4.2 剪切波速度估计31-35
• 3.4.3 方向滤波器设计35-36
• 3.5 本章小结36-37
• 第4章 超快速剪切弹性成像有限元仿真37-51
• 4.1 引言37
• 4.2 超快速剪切弹性成像仿真方案37-38
• 4.3 声辐射力理论模型及仿真分析38-41
• 4.3.1 声辐射力理论模型38-39
• 4.3.2 声辐射力场仿真39-41
• 4.4 超快速剪切弹性成像有限元仿真分析41-44
• 4.4.1 有限元分析简介41
• 4.4.2 超快速剪切弹性成像有限元仿真模型建立41-44
• 4.5 仿真与实验结果分析44-50
• 4.5.1 有限元仿真结果分析44-48
• 4.5.2 实验结果分析48-50
• 4.6 本章小结50-51
• 第5章 超快速剪切弹性成像并行算法设计与实现51-64
• 5.1 引言51
• 5.2 并行程序框架设计51-53
• 5.3 并行算法设计53-60
• 5.3.1 自相关估计并行算法53-54
• 5.3.2 阈值化处理并行算法54-56
• 5.3.3 快速中值滤波并行算法56-58
• 5.3.4 方向滤波器并行实现58-60
• 5.4 实验结果分析60-63
• 5.5 本章小结63-64
• 结论与展望64-66
• 参考文献66-73
• 致谢73

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本文编号：1071700