内镜超声合成孔径成像算法的并行处理实现

简介：
本研究探讨了内镜超声合成孔径成像技术中复杂算法的并行处理方法，旨在提高图像质量和处理速度。通过优化并行计算策略，有效解决了传统串行处理中存在的瓶颈问题，为临床诊断提供了更加高效、准确的技术支持。 为了提高合成孔径成像算法在医学超声内镜系统中的计算效率, 提出了一种基于图形处理器(GPU)的并行实现方法。首先介绍了合成孔径算法的基本原理及其图像重构过程；然后对该算法进行了并行化处理分析；最后采用CUDA编程模式和单指令多线程(SIMT)架构，实现了基于GPU的内镜超声合成孔径成像算法。通过对多组散射点仿真进行成像实验对比分析，并利用自行搭建的超声内镜实验系统对铁丝、肿囊假体及猪皮组织进行了验证性成像实验。实验结果表明，在保证成像质量和效果不变的情况下，所提方法显著提升了计算效率，在处理1.47GB（5305×581×64×8 byte）规模的数据时，获得了最大加速比为50.93倍的性能提升。