| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 超声实时成像国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 其他超声实时成像研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 超声实时弹性成像研究现状 | 第12页 |
| 1.3 实时位移估计算法综述 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的主要内容简介 | 第14-15页 |
| 第2章 声辐射力弹性成像介绍 | 第15-29页 |
| 2.1 声辐射力背景介绍 | 第15-18页 |
| 2.1.1 生物组织对声辐射力的响应 | 第16-17页 |
| 2.1.2 生物组织超声散射模型 | 第17-18页 |
| 2.1.3 生物组织对声辐射力的响应 | 第18页 |
| 2.2 成像过程及其算法介绍 | 第18-29页 |
| 2.2.1 位移估计 | 第19-22页 |
| 2.2.2 三次样条插值 | 第22-25页 |
| 2.2.3 剪切波速度估计 | 第25-27页 |
| 2.2.4 弹性模量计算 | 第27-29页 |
| 第3章 GPU 及其 CUDA 相关知识介绍 | 第29-38页 |
| 3.1 GPU 相关背景介绍 | 第29-31页 |
| 3.1.1 GPU 结构介绍 | 第29-30页 |
| 3.1.2 并行计算模型介绍 | 第30-31页 |
| 3.2 GPU 硬件结构介绍 | 第31-38页 |
| 3.2.1 GPU 设备内存介绍 | 第31-34页 |
| 3.2.2 CUDA 编程模型和 GPU 实际执行模型 | 第34-38页 |
| 第4章 基于 CUDA 的声辐射力弹性成像的研究与实现 | 第38-56页 |
| 4.1 基于 CUDA 的滤波算法的实现 | 第38-42页 |
| 4.1.1 GPU 上卷积计算的两种方法 | 第39-40页 |
| 4.1.2 基于共享内存和常量内存的卷积计算实现 | 第40-42页 |
| 4.2 基于 CUDA 的互相关算法的研究与实现 | 第42-48页 |
| 4.2.1 互相关计算算法分析 | 第42-43页 |
| 4.2.2 窗口迭代型互相关算法 | 第43-44页 |
| 4.2.3 窗口迭代型互相关并行算法 | 第44-45页 |
| 4.2.4 基于 CUDA 的窗口迭代型互相关并行算法实现 | 第45-48页 |
| 4.3 基于 CUDA 的三次样条插值 | 第48-53页 |
| 4.3.1 三对角线性方程组求解算法并行性分析 | 第49页 |
| 4.3.2 循环归约算法及其实现 | 第49-53页 |
| 4.4 基于 CUDA 的拉东变换 | 第53-56页 |
| 第5章 实验与分析 | 第56-60页 |
| 5.1 实验 | 第56-57页 |
| 5.2 结果与分析 | 第57-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 一.本文的主要工作 | 第60页 |
| 二、创新点与技术突破点 | 第60-61页 |
| 三、论文进一步工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录A 攻读学位期间参与的主要项目科研项目和成果 | 第66页 |
