基于CUDA的血管内超声图像序列血流斑点噪声抑制方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 血管内超声发展与研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 IVUS图像去噪研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 问题的提出 | 第14页 |
| 1.5 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 血管内超声图像预处理 | 第16-26页 |
| 2.1 血管内超声图像相关介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 血管内超声成像原理 | 第16-18页 |
| 2.1.2 血管内超声成像导管 | 第18-19页 |
| 2.2 IVUS图像的伪影 | 第19-22页 |
| 2.2.1 导管伪影 | 第19-20页 |
| 2.2.2 导丝伪影 | 第20页 |
| 2.2.3 声影 | 第20页 |
| 2.2.4 无回声暗区 | 第20-21页 |
| 2.2.5 导管位置相关伪影 | 第21页 |
| 2.2.6 旋转角伪影 | 第21-22页 |
| 2.2.7 运动伪影 | 第22页 |
| 2.3 IVUS图像数据的配准 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 血流斑点噪声抑制方法研究 | 第26-44页 |
| 3.1 斑点噪声 | 第26-27页 |
| 3.2 图像去噪 | 第27-31页 |
| 3.2.1 常用超声图像去噪算法 | 第27-30页 |
| 3.2.2 去噪性能评价指标 | 第30-31页 |
| 3.3 基于IVUS图像序列的血流斑点去噪算法 | 第31-39页 |
| 3.3.1 IVUS图像分析 | 第31-32页 |
| 3.3.2 IVUS图像坐标转换 | 第32-35页 |
| 3.3.3 时空相关性算法 | 第35-37页 |
| 3.3.4 血流斑点灰度值修正算法 | 第37-39页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于CUDA的斑点噪声抑制研究 | 第44-60页 |
| 4.1 GPU及CUDA架构 | 第44-48页 |
| 4.1.1 GPU及CUDA介绍 | 第44-47页 |
| 4.1.2 CUDA纹理存储器 | 第47-48页 |
| 4.2 并行算法分析 | 第48-52页 |
| 4.3 基于CUDA的实现斑点滤波算法 | 第52-55页 |
| 4.3.1 纹理存储器设计 | 第52-53页 |
| 4.3.2 网格和线程块设计 | 第53-54页 |
| 4.3.3 算法并行实现 | 第54-55页 |
| 4.3.4 CUDA算法优化 | 第55页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
