實時超聲可視化關鍵技術研究.pdf

1、超聲成像技術是重要的醫(yī)學成像方法之一，由于其具有低成本和對人體無損等優(yōu)點，在臨床診斷上具有無可替代的地位。隨著近年來小型化、便攜式超聲診斷設備的發(fā)展，擴展了超聲成像在鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療、家庭醫(yī)護、戰(zhàn)地急救等領域的潛在應用，也使得超聲可視化的實時性、直觀性要求加大。當前的主要實現(xiàn)方案除了傳統(tǒng)的B型、M型及多普勒血流成像外，主要還有多普勒能量成像、多普勒組織成像、表面繪制三維胎兒成像、三維穿刺引導等，然而由于算法及硬件的限制，在傳統(tǒng)CT、MRI等非實

2、時性成像中廣泛應用的體繪制方法在超聲時變數(shù)據(jù)下卻難以實現(xiàn)，同時超聲診斷設備仍舊局限于大型醫(yī)院定點醫(yī)療，在如今醫(yī)療需求日益高漲的形勢下亟待新的思路和解決方案。本文針對超聲可視化中的關鍵技術，結合FPGA加速、云計算等新的架構方案，對超聲的實時三維成像及非局地性遠程操控成像做了有益的探索，擴展了超聲醫(yī)療終端的發(fā)展方向。
　　 本學位論文主要圍繞三維及云計算超聲成像的實現(xiàn)及其應用展開，重點研究了超聲數(shù)據(jù)的體繪制算法改進，Shear-w

3、arp算法的FPGA硬件加速，基于云計算的分布式超聲成像架構，以及基于工作站模式的EDA設計、測試方法等。
　　 本論文的主要研究工作和創(chuàng)新點包括:
　　 (1)研究了基于硬件加速的三維可視化算法，針對超聲數(shù)據(jù)對實時性、便攜性要求高，而對圖像細節(jié)不敏感的特性，對適合于超聲數(shù)據(jù)實時體繪制的算法實現(xiàn)進行了深入研究。在基于對象空間的Shear-warp算法基礎上進行改進，針對實際存儲器件的一維數(shù)據(jù)存儲格式難以滿足三維成像實時計

4、算的困難，提出一種新的數(shù)據(jù)整序方法，根據(jù)視點方向，對產(chǎn)生的數(shù)據(jù)構型進行變換，從而避免了改變視線主軸時所需的預處理過程;另一方面將Ray-casting算法的圖像空間讀取順序應用到Shear-warp算法上，結合針對性的底層優(yōu)化和參數(shù)實時計算，提出基于圖序的Shear-warp算法改進，克服了體繪制算法最關鍵的存儲瓶頸，滿足時變數(shù)據(jù)實時處理的時序要求。
　　 (2)利用FPGA硬件加速實現(xiàn)改進的Shear-warp算法，結合FPG

5、A的可重構性和邏輯設計靈活性，通過高度流水的并行處理架構及參數(shù)的實時計算，避免了復雜的中間圖像緩存讀寫，基于Xilinx公司的Virtex系列高性能FPGA實現(xiàn)了超聲時變數(shù)據(jù)處理，并在地址計算及存儲控制等方面均提出了新的實現(xiàn)方式。地址計算方面，提出了不同于傳統(tǒng)后端計算的前端地址寫入計算方法，根據(jù)參數(shù)實時計算三維圖像數(shù)據(jù)的讀寫地址，并通過FIFO移位改變緩存位置從而實現(xiàn)Shear平移，將FPGA內(nèi)部存儲壓力轉(zhuǎn)變?yōu)檫壿嬘嬎銐毫?，有效降低了資

6、源消耗;在存儲控制方面，由于系統(tǒng)對實時性要求高，因此中間圖像的緩存部分在視線讀取順序基礎上實現(xiàn)多級緩存，對深度較淺的線束緩存構建雙RAM來實現(xiàn)乒乓讀寫，有效地提高了同步流水線的性能。設計中應用了自主設計的定制浮點乘累加器以實現(xiàn)高度流水的體數(shù)據(jù)處理，在100MHz系統(tǒng)時鐘下對可變地址的256×256×256三維圖像數(shù)據(jù)進行處理，幀率可達80fps，實現(xiàn)了時變數(shù)據(jù)的實時體繪制成像。
　　 (3)由于超聲成像模式對前端探頭的依賴性較大

7、，需要頻繁進行面向應用的針對性優(yōu)化，本文搭建了基于集成式數(shù)字B超的超聲成像驗證測試平臺，在ISE和ModelSim的基礎上給出了工作站模式的邏輯系統(tǒng)設計方法，縮減了不同應用下的系統(tǒng)重構所需的設計開發(fā)周期。在普通二維B超成像的基礎上保留用戶IP擴展，實現(xiàn)了嵌入式FPGA的超聲可視化驗證測試平臺，而第3章實現(xiàn)的體繪制成像以用戶IP的形式導入嵌入式體系架構以實現(xiàn)模塊測試，并用標準圖像進行不同算法的測試比對，證明了基于FPGA實現(xiàn)的Shear-

8、warp體繪制在超聲領域的實用性。
　　 (4)提出了基于云計算的廣域醫(yī)療模式及分布式超聲成像的解決方案，并對超聲終端設備進行針對性的簡化，只保留前端采集和處理部分，而后端圖像存儲和處理、高性能算法實現(xiàn)等均放入云端，實現(xiàn)了嵌入式的云計算超聲終端。云計算超聲系統(tǒng)通過CMUT、非衍射波成像獲取時變的三維數(shù)據(jù)，對海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)實時的體繪制成像，并利用MicroBlaze軟核并移植μC/GUI操作系統(tǒng)實現(xiàn)體繪制圖像輸出，處理結果通過DIC