基于CUDA的高性能超声B模式成像算法研究

"基于CUDA的超声B模式成像" 本文提出了一种基于NVIDIA公司统一计算设备架构（Compute Unified Device Architecture, CUDA）的超声B模式成像的并行实现。该方法利用图形处理单元（Graphic Processing Unit, GPU）并行计算实现从射频信号（Radio-Frequency, RF）到B模式图像的基带处理过程中的卷积计算、正交解调、包络检测、数据压缩及扫描转换等处理。 在实际实现过程中，现有的医疗系统通常依赖于复杂的硬件，这大大加大了实现难度及成本。为此，提出了一种基于CUDA的并行实现，利用GPU并行计算实现B模式图像的处理。实验结果表明，基于CUDA的并行实现与基于CPU的实现相比，在保证得到相同质量的B模式图像的前提下，速度提高了69倍。 本文的主要贡献在于提出了一种基于CUDA的超声B模式成像的并行实现，利用GPU并行计算实现B模式图像的处理，提高了处理速度和质量。该方法可以应用于医疗系统中，提高超声成像系统的性能和效率。 知识点： 1. 超声B模式成像：超声B模式成像是超声成像系统中最基本的成像模式，能够为临床诊断提供器官组织的解剖信息。 2. CUDA：CUDA是NVIDIA公司统一计算设备架构，提供了一个平台来开发并行计算应用程序。 3. 图形处理单元（GPU）：GPU是计算机中的一个专门处理图形和计算的处理单元，能够并行计算大量数据。 4. 并行计算：并行计算是指在计算机中同时执行多个计算任务，以提高计算速度和效率。 5. 高性能并行计算：高性能并行计算是指使用高性能计算机和专门的计算架构来实现高速的计算处理。 6. 图像并行处理算法：图像并行处理算法是指使用并行计算来处理图像数据，以提高图像处理速度和质量。 7. 统一计算设备架构：统一计算设备架构是指使用单一的计算架构来统一处理不同类型的计算任务。 8. 超声成像系统：超声成像系统是指使用超声波来成像人类器官的医疗系统。 本文提出了一种基于CUDA的超声B模式成像的并行实现，利用GPU并行计算实现B模式图像的处理，提高了处理速度和质量。该方法可以应用于医疗系统中，提高超声成像系统的性能和效率。