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论文研究-基于CUDA的超声脉冲多普勒成像.pdf
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2019-09-07
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医学超声脉冲多普勒成像模式是在临床超声成像系统中获得人体血管中血流分布情况的一种重要的检测工具,与传统的B超,彩超成像模式不同,超声脉冲多普勒成像模式不仅可以通过频谱图显示表示流过取样容积的血流速度变化和测定某一位置的血流,而且相比较于连续波式多普勒模式它可以消除多普勒信号的混叠效应提高检测的空间分辨率。但是脉冲多普勒系统在处理时涉及大量的复杂运算,例如FFT(快速傅里叶变换)和卷积运算等,使其难于应用到临床实时系统中。为此研究并提出了一种基于统一计算设备架构(CUDA)平台的超声脉冲多普勒成像系统的并行处理算法。该算法包括了壁滤波、频谱估计、移频处理和频谱显示后处理等处理步骤的并行实现。数据实验结果表明,基于CUDA的超声脉冲多普勒成像处理结果与基于CPU的实现相比,不仅可以得到相同质量的频谱图,而且可以取得较大的加速效果,满足实时系统需求;数据测试显示,对于65 535×20的信号数据能够达到1秒处理2 770条谱线的计算性能,速度提高了约140倍。
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