【摘 要】
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为提高超声弹性成像的质量同时满足实时成像的要求,以图形处理器（GPU）为计算平台,提出一种超声弹性实时成像算法。通过描述粒子群优化估计每一个待估计点位移的过程,对该算法进
【基金项目】
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四川省教育厅基金资助重点项目(12ZA195);西南石油大学科研启航基金资助项目(2014QHZ023)
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为提高超声弹性成像的质量同时满足实时成像的要求,以图形处理器（GPU）为计算平台,提出一种超声弹性实时成像算法。通过描述粒子群优化估计每一个待估计点位移的过程,对该算法进行GPU并行实现,并与传统互相关算法的实验数据进行对比。仿真结果显示,该算法比传统的互相关算法能更准确地估计组织的运动情况,使得到的弹性图具有较高的质量,同时其GPU并行实现可有效提高计算速度,满足实时超声弹性成像的要求。
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