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一种有效基于GPU的超声成像系统的波束形成算法,信息工程外文翻译
文档价格: 100 金币 立即充值 文章语言: 英语-中文 原文出处: 请在文档内查看
译文字数: 3921 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2018-02-14
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一种有效基于GPU的超声成像系统的波束形成算法,信息工程外文翻译,超声成像,延时叠加波束形成,波束控制方法

译文(字数:3921):

摘要:在本文中,四个波束形成算法(分别为前、后波束的插补和相位旋转, IBF-PRE, IBF-POST, PRBF-PRE和 PRBF-POST)在一个高性能的图形处理单元(GPU)中实现了。每个波束是在两个分别由不同的波束形成和中处理块的内核上形成的,并且可以有效的在一个NVIDIA的计算设备架构(CUDA)平台上 (Ge Force GTX560 Ti, NVIDIA, Santa Clara认证中心,美国)实现。为了评价各种方法的性能,射频(RF)预波束形成的数据是从一套仿体中利用配有研究包(G40,西门子医疗芒廷维尤认证中心,美国)的商业超声机捕获的。通过使用CUDA定时器产生的时间戳测量每个波束形成算法的执行时间。IBF-PRE在执行时间上优于其他方法 (例如IBF-POST,  PRBF-PRE,  PRBF-POST),即7.89毫秒分别对16.19毫秒,21.89毫秒,10.62毫秒。这一结果表明,IBF-PRE方法适用于完全基于超声成像系统的软件。

关键词:图形处理单元;CUDA;可编程超声成像系统;波束形成软件

1 前言

因为传统的医学超声成像系统需要大量的计算复杂度,所以超声成像系统与专用的硬件架构,利用特定应用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)芯片已经在传统意义上实现[1]。凭借可编程处理器的改进,在过去的几十年中,科学家们提出了多种基于软件体系结构的医疗超声成像系统[2, 3]。


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