摘 要：針對超聲彈性成像系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)診斷中的廣泛應(yīng)用，為了提高超聲彈性成像算法的計算速度，提出采用GPU加速基于互相關(guān)算法的彈性成像技術(shù)。首先分析采用這種技術(shù)的可能性，然后通過GPU開發(fā)工具中的JACKET來實現(xiàn)互相關(guān)算法的并行計算，實現(xiàn)超聲彈性成像技術(shù)。最后通過實驗數(shù)據(jù)證明該方法在處理單幀彈性圖條件下，能大幅提升圖形計算的能力。與傳統(tǒng)的互相關(guān)方法比較，具有25倍的加速比。

關(guān)鍵詞：彈性成像；并行算法；圖形處理單元；互相關(guān)；計算速度

中圖分類號：TP391.41

隨著電子信號學(xué)、計算機科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)的飛速發(fā)展，超聲彈性成像技術(shù)成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像中的一種新模式，是當(dāng)前該領(lǐng)域中研究的熱點，具有實時性、無放射性輻射等優(yōu)點。超聲彈性成像技術(shù)自1991年由Ophir等提出來的20多年來取得了快速的發(fā)展，在臨床應(yīng)用中已經(jīng)逐漸顯示出其重要價值。其基本原理是對組織施加來自外部的壓力，在彈性力學(xué)等物理規(guī)律下，組織將產(chǎn)生一個響應(yīng)，例如位移、應(yīng)變、速度的分布產(chǎn)生一定改變。利用超聲成像方法，結(jié)合數(shù)字信號處理或數(shù)字圖像處理技術(shù)，可以估計出組織內(nèi)部的相應(yīng)情況，從而間接或直接反映組織內(nèi)部的彈性模量等力學(xué)屬性的差異。

但是由于超聲設(shè)備的不斷更新，超聲檢測和臨床診斷等應(yīng)用要求的不斷提高，對現(xiàn)在的超聲彈性成像算法的實時性提出了更高的要求。而GPU（Gaphics Processing Unit）硬件技術(shù)的發(fā)展與創(chuàng)新，給基于GPU的并行計算帶來了革命性的變化，為達(dá)到這個要求提供了可能性[1]。

1 GPU概述及特性

在這部分，主要介紹圖形處理單元，GPU在計算速度方面有驚人的優(yōu)勢，目前能夠提供超過1 TFOPS的單精度性能和超過300 GFLOPS的雙精度性能，同時執(zhí)行多大240個并發(fā)線程，且不需要付出太大的代價。GPU在并行計算、分布計算和浮點運算方面，擁有數(shù)十倍乃至上百倍優(yōu)于CPU的運算能力。用GPU進(jìn)行并行計算，減少程序運行時間，大幅提升程序執(zhí)行效率，是近年來GPU發(fā)展的一大趨勢，受到了研究人員的廣泛關(guān)注。

1.1 JACKET概述

JACKET Engine是一個以MATLAB為基礎(chǔ)的基于GPU計算引擎，由AccelerEyes公司開發(fā)。JACKET加速MATLAB在GPU的代碼。以最少的時間和知識，單線程的M-代碼被轉(zhuǎn)換成GPU應(yīng)用程序。JACKET是專為那些需要高性能和GPU資源最大利用率的工程師、科學(xué)家、分析師等設(shè)計的無視凌亂的低層次的編程細(xì)節(jié)。JACKET的運行系統(tǒng)與協(xié)同工作的語言處理系統(tǒng)，優(yōu)化內(nèi)存?zhèn)鬏?，JIT編譯代碼的實時調(diào)諧性能有效的推出GPU內(nèi)核以獲得最大的性能[2]。

1.2 與MATLAB的聯(lián)合

JACKET一旦安裝成功[3]，它就透明的集成了MATLAB的透明界面，用戶可以啟動通過MATLAB桌面和命令窗口交互工作以及寫M-函數(shù)使用MATLAB編輯器和調(diào)試器方式開始工作。所有JACKET數(shù)據(jù)以及任何其他MATLAB的矩陣在MATLAB的工作空間都是可見的。

2 傳統(tǒng)的超聲彈性成像算法分析

通常來說，超聲彈性成像分為四步，第一是在對目標(biāo)組織未加載外力的狀態(tài)下進(jìn)行RF信號的采集，第二步是對目標(biāo)組織加載外力，第三步對變形組織再進(jìn)行RF信號的采集，最后，從兩次采集相同目標(biāo)組織的RF信號在提取出有價值的信息，包含位移等。其中彈性成像的研究重點在于后期也就是最后一步。在整個最后一步的處理過程中又包含最重要的三個部分，運動位移估計、子采樣位移估計和應(yīng)變估計。整個處理流程都屬于計算密集型操作[4-5]。

歸一化相關(guān)（normalized cross correlation NCC）技術(shù)是一種相對來說匹配較準(zhǔn)確的匹配算法，但是由于超聲彈性成像系統(tǒng)對于實時性的要求日漸提高，其運算速度需要進(jìn)一步提高。

2.1 基于空間域的NCC彈性成像算法

基于空間域的NCC彈性成像算法，所做的是上述最后一步的內(nèi)容，主要包括以下幾個步驟：基于NCC的初步位移估計、精確到采樣點的位移估計、利用數(shù)字差分濾波器產(chǎn)生應(yīng)變產(chǎn)生圖像并顯示。

2.1.1 初步位移估計

上圖3的偽代碼分別實現(xiàn)NCC算法基于CPU和GPU的計算流程。在CPU實現(xiàn)中，col表示所有RF線數(shù)量，k表示每條RF線待估計采樣點的數(shù)量，由窗口大小和重疊率決定，l表示計算的搜索長度。GPU計算利用GFOR循環(huán)并行分配M*col個核來計算對應(yīng)的互相關(guān)系數(shù)。經(jīng)過這個過程，得到的是一個M*col的一維矩陣，將矩陣變換后得到M*col的二維矩陣，就是最大相關(guān)系數(shù)及其對應(yīng)的位置。

4 實驗結(jié)果及討論

驗證本文所提出方法的快速性和有效性，做了大量的仿真實驗，并同傳統(tǒng)的NCC方法進(jìn)行了比較。仿真環(huán)境：MATLAB R2010B，CPU2.0GHz，GPU為NVIDIA GFORCE 9600 512，CUDA V3.2，JACKET 2.2。

為了展示本文所提出并行算法的效率，采用了同一組織部位壓縮前后的兩組RF數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗，數(shù)據(jù)大小為550*300。表1給出的基于CPU串行算法和基于JACKET并行算法實現(xiàn)的性能比較。圖4分別是基于CPU和JACKET計算的位移估計圖和應(yīng)變圖，從圖中可以很明顯的看出兩者具有相同的圖像質(zhì)量。

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于GPU的NCC彈性成像算法，采用的是基于JACKET的并行實現(xiàn)方法。實驗結(jié)果顯示本文提出的并行算法最后得出的位移圖和應(yīng)變圖圖像質(zhì)量與傳統(tǒng)的NCC算法串行實現(xiàn)得到的結(jié)果一致的前提下，在運算速度上有了約25倍的加速。這就為超聲彈性帶了更多的應(yīng)用機會，同時該方法具有較大的靈活性，稍作調(diào)整，也可以運用其他模式的彈性成像算法。

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作者簡介：陳琳（1988.10-），女，四川眉山人，碩士研究生，研究方向：醫(yī)學(xué)圖像處理。

作者單位：西南石油大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院，成都 610500