相控阵超声内镜发射系统设计原理.doc

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1、相控阵超声内镜发射系统设计原理医用超声内镜成像检查技术将内镜和超声相结合，在利用内镜直接观察消化道病变的同时，可利用超声进行实时扫描诊断，且检查过程对人体无损，是消化道疾病检测最有效的方法之一。针对上述问题，本文设计了一种64阵元医用相控阵超声内镜成像系统方案，该系统主要由信号发射选通模块、回波接收传输模块以及数据并行处理模块等三个子系统组成。其中，本文主要完成了基于FPGA的信号发射选通模块及基于GPU的数据并行处理模块的研发，并通过相关实验，验证了所研发模块在相控阵超声内镜成像系统中的可行性与高效性。在相控阵超声内镜成像系统中，通过增加换能器的阵元数量可以

2、显著改善系统成像质量、提升系统性能。但阵元数量增加后，待处理数据量也随之增加，为了保证所设计的64阵元相控阵超声内镜成像系统的实时性，本文利用CUDA并行编程与计算平台在GPU上实现了合成孔径成像算法，保证了系统的高效运行。从相控阵超声内镜成像原理出发，依次介绍了超声波在人体内的传播特性、超声内镜成像原理以及相控阵超声成像技术。然后针对目前相控阵超声内镜系统所存在的问题，提出了一种64阵元相控阵超声内镜实时成像系统方案。并在此基础上，对系统功能模块进行了划分与简要介绍。GPU与CUDA简介图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU），又称

3、为显示核心，是在电子设备上进行图像运算工作的核心微处理器。GPU采用多线程的计算模式，具有强大的并行计算能力。近年来，GPU并行处理技术飞速发展，在通用计算领域得到了大量应用。在时下热门的人工智能领域，GPU也是大放异彩，引起了全球计算机领域研究者们的广泛关注。目前，GPU主要由NVIDIA、AMD、英特尔等几大厂商进行生产。一般情况下，计算机主要通过中央处理器（CentralProcessingUnit，CPU）进行数据处理，利用GPU进行计算机图形渲染。但是随着通用计算技术的不断发展和大数据时代的来临，计算机需要处理的数据量也在不断地增加，因此，对数据的处

4、理速度也有了更高的要求。虽然近年来CPU经过不断地发展，数据处理速度（时钟频率）已经有了巨大的提升，且单核CPU的时钟频率也已突破了5GHz，但在面对海量的待处理数据时，CPU的计算处理能力仍然略显不足，难以满足系统的实时性要求。而与CPU相比，GPU的优势则在于其高数据吞吐量和强大的并行处理能力，从图4-1所示的二者的计算能力比较图上就可见一斑。因此，越来越多的研究人员把目光转向GPU，在某些通用计算领域，例如医学图像、流体力学、环境科学中，采用GPU进行数据处理，可以获得相对于同期CPU百十倍的性能提升。图1CPU与GPU计算能力比较!CUDA（Compu

5、teUnifiedDeviceArchitecture）是NVIDIA公司推出的一种并行编程与计算平台。利用该平台，研究人员可以快速解决通信、医疗、金融、互联网等众多领域中的复杂计算问题。如图2所示，CUDA驱动、CUDA运行期环境及CUDA开发库自下而上组成了CUDA的体系结构。其中，CUDA驱动作为开发平台与GPU硬件之间的粘合剂，为并行编程平台提供了直接访问GPU硬件的接口；运行期环境则为开发人员提供了多种应用程序接口（ApplicationProgrammingInterface，API）和运行组件，编程人员通过使用这些API就能实现预期的并行计算；C

6、UDA开发库以数学运算库为主，可以帮助开发人员解决离散基本线性计算（CUBLAS）、离散快速傅立叶变换（CUFFT）等典型的大规模并行计算问题。图2CUDA体系架构合成孔径成像算法算法原理概述在医学超声内镜成像领域，延时和叠加算法（DelayandSum，DAS）是应用最为广泛的超声成像算法。该算法计算复杂度低，能够快速实现超声成像，但其成像结果却存在分辨率低、SNR低的缺点。因此，为了改进上述算法不足、提高成像质量，JørgenArendtJensen[1]等人将雷达领域的合成孔径技术应用到超声成像领域，提出了一种合成孔径超声成像算法（SyntheticAp

7、erture，SA）。在SA算法中，超声换能器每次通过单阵元发射超声波。由于医用超声换能器尺寸较小，因此单阵元发射的超声波可视为球面波[2]。该球面波形成的球形声场覆盖了整个成像区域，此举扩大了发射声场的空间范围，改善了传统超声成像算法发射声场空间范围较窄的缺点。该算法的具体成像过程如图3所示。首先，超声换能器由单阵元发射超声波，待测物体反射的超声回波被换能器的全部阵元所接收；接下来将所得到的回波信息进行延时叠加处理，即可得到一幅低分辨率图像；使用所有阵元依次发射超声波，重复上述过程，即可得到等同于发射阵元数目的多幅低分辨率图像；最后，将所有低分辨率图像进行加

8、权叠加，即可得到一幅用于最终显示的高分