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基于GPU的自由式核回归三维超声重建算法研究与实现

吴洋  
【摘要】:影像引导技术在实际医疗工作中被广泛使用着,而超声技术相比于其他成像技术有着非侵入式、非电离、便携式、低成本等各种优点,所以二维超声技术是目前被使用最多的医学成像技术,然而二维图形却有着无法提供器官和组织完整数据的不足,三维超声技术便显得非常有意义。中国科学院深圳先进技术研究院中的医工所对三维超声重建有着不少的研究,该所基于非参数估计方法所实现的自由式核回归三维超声重建算法有着重建图形质量高的优点,相比于其他三维超声重建算法,自由式核回归三维超声算法能够有效的抑制散斑噪声同时保留图形边界,然而由于其过高的时间复杂度,也有着严重的运算时间过长的缺点。为了让该算法能够更好的投入实际应用中,算法的加速处理显得很有必要,这也是本文的主要目的。在进过多次其他尝试后,考虑到核回归超声重建算法自身计算点在运算时的独立性,该算法非常适合并行处理,本文决定使用CUDA编程技术来对核回归超声重建算法进行GPU加速处理,文章核心就是核回归算法本身和CUDA编程相结合,最后得到一个基于GPU的自由式核回归三维超声重建算法,目的在于极大的提升核回归超声重建算法在实际工作时的运算速度,让其能够更好的投入使用。为了验证算法实现是否成功,文章中会设计多组超声数据来进行三维重建操作,用来对比CPU版本的核回归算法与GPU版本的核回归算法之间的运算时间差别。最后,为了进一步的了解核回归算法的参数选取对实际重建效果的影响,本文将利用均方根误差方法来最后评估不同大小的函数带宽对重建质量的影响效果,同时,根据前面使用的超声图像数据,在选取不同大小的运算参数来进过多次三维超声重建后,会得到不同参数的重建速度,用于探讨不同的参数对重建速度的影响力度,以求得到合适的参数来获取最好的重建效果。本文主要成果分为两个部分:一个是实现了对核回归算法的GPU加速处理,而且速度提升明显,相比之前的CPU版本的核回归重建算法,平均提升速度有80倍之多;另一个则是通过一系列的实验得知了如何选择核回归算法的运算参数来达到最好的重建效果。在实际实现算法的过程中,由于CUDA编程模型自身对单个GPU线程有着本地内存大小的限制,所以在运算时,无法选取更多的数据来对运算点进行计算,不能获取更高精度的图像,在后续工作中,应该进一步的优化算法实现,以便获得更高精度的重建图像。


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