超声心肌量化分析的斑点追踪算法研究

发布时间：2017-10-01 14:28

  本文关键词：超声心肌量化分析的斑点追踪算法研究

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【摘要】：目前心血管疾病已经成为我国患病人数、死亡人数最多的疾病之一,不仅给患者带来身心上的困扰,而且给国家社会的发展带来了沉重的压力。超声影像技术作为心血管疾病预防和治疗最为直接、有效的手段之一,可以无创地对心脏运动进行观察与检测。为了能够在心脏超声影像上直接、有效、准确地获得心肌运动数据,斑点追踪算法应运而生。本文主要围绕斑点追踪算法开展研究工作。首先介绍了超声图像的成像原理以及图像斑点,对斑点追踪技术应用于超声图像的可行性做了分析。之后阐述了实现斑点追踪的两种主要方法:光流法与块匹配法,分析了两种方法的主要特点。相较于基于光流法的斑点追踪算法,基于块匹配法的斑点追踪算法追踪精确度更高、计算速度更快、抗干扰性更好。根据临床应用需求,选用了匹配精度最高的全搜索块匹配法作为斑点追踪算法的基本方法。其次,给出了全搜索块匹配斑点追踪算法的基本流程及其在实际的心脏超声图像序列中的追踪结果,对其进行了简要分析,针对全搜索块匹配斑点追踪算法的缺点提出了追踪误差计算的方法,基于追踪误差计算的斑点追踪算法在实际的心脏超声图像序列中具有良好的追踪效果,说明了此算法有效地提高了在不同超声图像序列以及同一图像序列不同区域多点追踪的适用性、稳定性与精确性。然后,为了更好地满足超声临床医疗的实时性需求,采用了GPU并行计算的方法。将全搜索块匹配斑点追踪算法并行化并采用CUDA实现,设计了多种不同的模板块边长与追踪距离模式以及不同的图像存储方案,在此基础上进行加速倍数的实验,对其结果进行分析。最后将加速效果最好的存储方案应用于基于追踪误差计算的斑点追踪算法CUDA实现中,极大地加快了斑点追踪算法的计算速度。最后,根据基于追踪误差计算的斑点追踪算法在心脏超声图像序列中的追踪数据计算出可用于临床诊断的定量心肌参数曲线。为了避免可能发生的追踪错误影响心肌参数的准确性,应用随机抽样一致性方法去除错误追踪数据,减少了错误追踪带来的参数计算误差,计算结果表明应用随机抽样一致性方法可以有效保障参数曲线计算的正确性。
【关键词】：斑点追踪算法 全搜索块匹配法 GPU并行计算 随机抽样一致性算法
【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;R445.1;R54
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究历史及发展状况10-12
• 1.3 课题的研究内容12-14
• 第2章 斑点追踪算法分析14-28
• 2.1 斑点追踪技术的物理基础14-16
• 2.1.1 超声图像成像原理14-15
• 2.1.2 超声斑点形成原理15
• 2.1.3 心肌量化分析应用15-16
• 2.1.4 斑点追踪技术应用于超声心动图的可行性分析16
• 2.2 基于斑点追踪技术的心肌量化分析16-18
• 2.3 斑点追踪基本方法18-27
• 2.3.1 光流法18-19
• 2.3.2 块匹配法19-25
• 2.3.3 光流法与块匹配法的比较与分析25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 全搜索块匹配斑点追踪算法的改进28-38
• 3.1 全搜索块匹配斑点追踪算法28-34
• 3.1.1 算法流程28-29
• 3.1.2 追踪结果与分析29-34
• 3.2 基于追踪误差计算的斑点追踪算法34-37
• 3.2.1 追踪误差计算34-35
• 3.2.2 算法流程35-36
• 3.2.3 追踪结果与分析36-37
• 3.3 本章小结37-38
• 第4章 斑点追踪算法的GPU并行计算38-52
• 4.1 GPU通用计算38-41
• 4.1.1 图形处理器GPU38-39
• 4.1.2 CUDA39-41
• 4.2 图像处理算法GPU并行化研究41-42
• 4.3 全搜索块匹配斑点追踪算法的CUDA实现42-48
• 4.3.1 CUDA实现42-44
• 4.3.2 加速结果与分析44-48
• 4.4 基于追踪误差计算斑点追踪算法的CUDA实现48-51
• 4.4.1 CUDA实现48-49
• 4.4.2 加速结果与分析49-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第5章 心肌量化参数计算52-62
• 5.1 心肌量化参数52-58
• 5.1.1 心肌参数计算方法52-55
• 5.1.2 参数计算结果与分析55-58
• 5.2 基于随机抽样一致性的参数计算58-61
• 5.2.1 随机抽样一致性原理概述58-59
• 5.2.2 基于随机抽样一致性的参数计算59-60
• 5.2.3 实验结果与分析60-61
• 5.3 本章小结61-62
• 结论62-64
• 参考文献64-71
• 致谢71

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