發(fā)布時間：2016-12-03 09:05

  本文關鍵詞：基于GPU的數據取證系統(tǒng)設計與實現，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中北大學》 2016年

基于CUDA的快速三維超聲成像研究

劉俞辰  

【摘要】：在醫(yī)學影像領域,三維超聲成像能夠直觀地顯示物體的特征,方便醫(yī)生對病情進行診斷。但三維超聲成像是對整個三維體數據進行處理,在計算量和數據量上都遠遠大于二維超聲成像。傳統(tǒng)CPU方法成像速度較慢,實時性差,嚴重影響了三維超聲成像系統(tǒng)的發(fā)展。目前,隨著計算機并行技術的發(fā)展,特別是CUDA架構的出現,為解決三維超聲成像的速度問題提供了新的有效途徑。CUDA是由NVIDIA公司開發(fā)的一種并行計算架構,它可以更加方便地利用GPU并行執(zhí)行多個線程來實現大規(guī)模計算。本文在研究CUDA加速原理和策略的基礎上,將CUDA加速技術應用到三維超聲成像中,既加快了成像速度,又降低了系統(tǒng)成本。具體研究工作如下:1.采用CUDA流把整個體數據從CPU端復制到GPU端,利用GPU的設備重疊功能隱藏部分數據傳輸時間,加快體數據的傳輸過程。2.利用GPU紋理存儲器硬件級的三維線性插值實現了體重建的快速實現,并與傳統(tǒng)CPU方法的成像速度和成像質量進行了比較。此外,提出了一種基于閾值分割和各向異性擴散的去噪算法,該算法利用閾值分割方法對超聲探頭采集到的原始數據進行預處理,去除部分斑點噪聲,體重建后再采用各向異性擴散濾波器對圖像進行去噪處理,提高了體重建后圖像的質量。3.在體繪制過程中,首先分析了不同CUDA存儲器對渲染效率的影響,然后實現了基于GPU的快速光線投射算法,同時提出了一種改進的可變采樣步長方法,該方法通過下一采樣點的灰度值與空體素閾值的大小關系決定當前采樣點的采樣步長。在不丟失非空體素邊緣體素點的情況下,能夠采用更大的步長進行采樣,進一步提高了繪制效率。4.在Visual Studio 2013軟件平臺上驗證了本文研究的加速方法分別在數據傳輸、體重建、體繪制過程中的有效性。實驗結果表明,本文實現的快速三維超聲成像方法,在保證成像質量的前提下,成像速度大大提高,基本滿足了醫(yī)學上對成像實時性的要求。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：中北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R445.1
【目錄】：

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本文編號：202892