基于GPU的实时超声弹性成像方法研究的开题报告

基于GPU的实时超声弹性成像方法研究的开题报告开题报告一、研究背景超声弹性成像（UEI）是一种新兴的检测技术，它可以帮助医生诊断许多疾病，如乳腺癌和肝癌等。UEI主要是通过分析组织的弹性性质来区分不同组织，而弹性成像技术则是利用压缩和牵拉来获取组织的弹性参数。这些参数是用来确定组织中的不同病态的信号指标，以便更好地了解患者的病情。UEI技术的发展离不开计算机技术，随着GPU计算能力的不断提升，GPU并行技术被广泛应用到超声成像领域中。GPU并行计算具有高效、灵活、可编程、可扩展、价格低廉等特点，是加速超声成像处理的首选技术。二、研究目的本次研究旨在探索基于GPU的实时超声弹性成像方法，主要包括以下内容：1.深入研究UEI技术原理，分析其优缺点及应用现状；2.提出一种基于GPU的UEI计算模型，利用其并行计算能力加速UEI计算过程；3.构建实验系统，对比CPU和GPU计算速度，并分析其加速效果；4.对UEI成像结果进行评价和分析，为临床应用提供参考。三、研究内容（1）UEI技术研究UEI技术是利用超声信号在组织中传播速度的差异来推断组织的弹性质量，其精度和可靠性受到多种因素的影响。因此，需要对UEI技术进行深入研究，以提高其成像精度和可靠性。（2）GPU并行计算模型设计本研究将采用CUDA并行计算技术，针对UEI计算过程、算法和数据结构等，设计基于GPU的并行计算模型。（3）UEI成像系统搭建在实验室搭建UEI成像系统，分别用GPU和CPU进行计算，对比两种计算方式的速度和效率，并在实验条件下进行成像，获得实验数据。（4）UEI成像结果评估根据实验结果，对UEI成像结果进行评估和分析，探讨并行计算技术在UEI成像中的应用前景。四、研究意义本次研究的意义在于：1.提高组织弹性成像分辨率和精度；2.探讨利用GPU并行计算技术在实时UEI成像中的应用；3.为临床应用提供可靠的成像数据；4.推动可视化处理技术和并行化技术的交叉应用和发展。五、研究计划时间节点|研究任务---|---2022年3月-4月|完成UEI技术的文献调研和理论分析，安排实验任务2022年4月-6月|组建实验团队，搭建实验平台，收集实验数据2022年6月-8月|设计基于GPU的UEI并行计算模型，实现UEI成像算法2022年8月-10月|完成GPU并行计算和CPU计算速度的对比实验，分析UEI成像结果2022年11月-12月|撰写论文，完成实验数据分析六、参考文献[1]YongfengBai,AditiKumar,MinWuandMichaelF.Insana,Real-timeelastography:Imageformation,signalprocessing,andclinicalapplications,IEEETransactionsonMedicalImaging,vol.35,no.3,pp.843-856,2016.[2]NoeB,KoschuchR,HuL,H-inrichsenJ,FriessH,KoningerJ.Shearwaveelastographyofthepancreas:preliminaryclinicalresultsandfutureperspectives.Radiology2015;277(2):582-90.[3]LuoJ,YanK,LiuP,XingF,WangT,BiX,etal.Segmentationofbreastlesionsoncontrast-enhancedultrasoundimagesbasedondeeplearning.Bio-medicalMaterialsandEngineering2018;29(6):841-50.[4]LiX,YangJ,LiR,etal.AGPU-basedparallelcomputationalframeworkforshear-wavedispersionultrasoundvibrometryinbiologicaltissues[J].PloSOne,2016,11(4):e0153178.[5]YangJ,LiX,ZhangY,etal.AGPU-B