论文部分内容阅读
在医学影像领域,三维超声成像能够直观地显示物体的特征,方便医生对病情进行诊断。但三维超声成像是对整个三维体数据进行处理,在计算量和数据量上都远远大于二维超声成像。传统CPU方法成像速度较慢,实时性差,严重影响了三维超声成像系统的发展。目前,随着计算机并行技术的发展,特别是CUDA架构的出现,为解决三维超声成像的速度问题提供了新的有效途径。CUDA是由NVIDIA公司开发的一种并行计算架构,它可以更加方便地利用GPU并行执行多个线程来实现大规模计算。本文在研究CUDA加速原理和策略的基础上,将CUDA加速技术应用到三维超声成像中,既加快了成像速度,又降低了系统成本。具体研究工作如下:1.采用CUDA流把整个体数据从CPU端复制到GPU端,利用GPU的设备重叠功能隐藏部分数据传输时间,加快体数据的传输过程。2.利用GPU纹理存储器硬件级的三维线性插值实现了体重建的快速实现,并与传统CPU方法的成像速度和成像质量进行了比较。此外,提出了一种基于阈值分割和各向异性扩散的去噪算法,该算法利用阈值分割方法对超声探头采集到的原始数据进行预处理,去除部分斑点噪声,体重建后再采用各向异性扩散滤波器对图像进行去噪处理,提高了体重建后图像的质量。3.在体绘制过程中,首先分析了不同CUDA存储器对渲染效率的影响,然后实现了基于GPU的快速光线投射算法,同时提出了一种改进的可变采样步长方法,该方法通过下一采样点的灰度值与空体素阈值的大小关系决定当前采样点的采样步长。在不丢失非空体素边缘体素点的情况下,能够采用更大的步长进行采样,进一步提高了绘制效率。4.在Visual Studio 2013软件平台上验证了本文研究的加速方法分别在数据传输、体重建、体绘制过程中的有效性。实验结果表明,本文实现的快速三维超声成像方法,在保证成像质量的前提下,成像速度大大提高,基本满足了医学上对成像实时性的要求。