醫(yī)學(xué)超聲成像作為一門被廣泛使用的影像診斷技術(shù),其成像性能的提升受到了廣泛關(guān)注,但目前成像質(zhì)量與成像速度的相互制衡仍然是阻礙醫(yī)學(xué)超聲成像技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展和運(yùn)用的關(guān)鍵問題。最小方差波束形成算法是一種具有很大提升潛力的基礎(chǔ)自適應(yīng)成像算法,一方面,很多學(xué)者對其進(jìn)行了相關(guān)的改進(jìn)研究,但鮮少有對其進(jìn)行比較全面的綜合性提升研究;另一方面,自適應(yīng)波束形成算法因其高計(jì)算復(fù)雜度而難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)性,這阻礙了其在實(shí)際臨床診斷中的應(yīng)用。本文針對自適應(yīng)醫(yī)學(xué)超聲成像算法展開相應(yīng)的研究,通過算子優(yōu)化及GPU并行加速實(shí)現(xiàn)了成像質(zhì)量和成像速度的同時(shí)提升。本文根據(jù)其原理流程提出一個(gè)提升算法成像質(zhì)量的算法研究框架,將多算子優(yōu)化的思想引入自適應(yīng)醫(yī)學(xué)超聲成像算法的研究中,通過算子的針對性優(yōu)化對自適應(yīng)波束形成算法進(jìn)行多方面的改進(jìn),從而獲得一個(gè)成像質(zhì)量得到極大提升的多算子自適應(yīng)成像算法。同時(shí),本文基于GPU實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)成像算法中像素估計(jì)的粗粒度并行及數(shù)據(jù)計(jì)算的細(xì)粒度并行,為此類算法的實(shí)現(xiàn)提供一個(gè)并行加速框架,以幫助其實(shí)現(xiàn)成像計(jì)算的實(shí)時(shí)性。為了驗(yàn)證本文提出的多算子自適應(yīng)成像算法及GPU并行加速框架的有效性,本文設(shè)計(jì)了相應(yīng)的仿真實(shí)驗(yàn)對成像相...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1醫(yī)學(xué)超聲成像分類B型超聲成像技術(shù)是一種典型的結(jié)構(gòu)成像技術(shù)，它在超聲波穿透生物器官組織之后，

圖1-1醫(yī)學(xué)超聲成像分類聲成像技術(shù)是一種典型的結(jié)構(gòu)成像技術(shù)，它在超聲波穿透生物器官織因聲特性阻抗差異而產(chǎn)生的回波信號進(jìn)行信息處理，即根據(jù)組處反射波的幅度，通過亮度調(diào)制的方式將組織斷層面上的超聲信示出來，從而得到反映了組織生理結(jié)構(gòu)信息的組織橫截面灰度圖臟、肝臟、腎臟、膽囊、乳腺....

圖1-2B型超聲成像流程

圖1-1醫(yī)學(xué)超聲成像分類B型超聲成像技術(shù)是一種典型的結(jié)構(gòu)成像技術(shù)，它在超聲波穿透生物器官組織之后，利用不同組織因聲特性阻抗差異而產(chǎn)生的回波信號進(jìn)行信息處理，即根據(jù)組織內(nèi)背向散射波和界面處反射波的幅度，通過亮度調(diào)制的方式將組織斷層面上的超聲信息以二維分布的形式顯示出來，從而得....

圖1-3DAS與MV算法成像對比

圖1-3DAS與MV算法成像對比應(yīng)波束形成算法，合成孔徑算法也是一類被研究得比較多的算法一開始是在雷達(dá)成像的領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用的，1967年，M人在其申請的“合成孔徑超聲成像系統(tǒng)”專利中將合成孔徑提升超聲成像的分辨率[15]。1992年，Donnell和Thomas....

圖2-1超聲信號模型

圖2-1超聲信號模型考慮一個(gè)由M個(gè)間距相等的陣元組成的一維陣列探頭（線性陣列傳感器），用表示接收到的回波信號矩陣，因?yàn)榛夭ㄐ盘柕浇邮贞囋木嚯x是不一樣的，我們需要根據(jù)發(fā)射陣元、接收陣元及成像目標(biāo)點(diǎn)的位置來計(jì)算延遲信息，從而提取到目標(biāo)點(diǎn)的聚焦回波信號，其數(shù)學(xué)表達(dá)....

本文編號：3978122