一种基于格子玻尔兹曼前向模型的GPU并行加速荧光扩散断层成像的方法

荧光扩散断层成像是一种新兴的成像方式,在生物学和医学等领域具有广阔的应用前景。而目前荧光扩散断层成像中前向问题的求解耗时严重,该问题大大限制应用场景。为了提高荧光断层成像的计算速度,该研究团队提出了一种基于格子玻尔兹曼前向模型的GPU并行加速荧光扩散断层成像的方法。该研究利用格子玻尔兹曼方法构建光传输模型,把在CPU上计算效率低的LBM的碰撞、迁移、边界处理过程在GPU上加速处理,从而加速荧光扩散断层成像的求解。并采用仿真实验和仿体实验验证该方法的可行性。实验结果表明了在和传统求解的扩散方程计算结果一致的前提下,所提方法相比于在CPU上用基于扩散方程有限元方法能达到最高118倍的加速比。因此,结合GPU的LBM方法可有效求解FDOT中的前向问题。

基于格子玻尔兹曼方法的荧光扩散断层成像仿真系统设计

计算机仿真技术对于荧光扩散断层成像的理论指导和应用具有重要意义。利用GPU和C++搭建了基于格子玻尔兹曼方法的荧光扩散断层成像的仿真系统。该系统以格子玻尔兹曼方法作为光传输模型基础,实现了对荧光断层成像的前向和后向问题的仿真计算,并设计了图形用户界面。给出了整个仿真系统的结构设计、工作流程等。通过前向问题验证实验和仿真实验,验证了该系统的有效性。

一种基于格子玻尔兹曼前向模型的荧光扩散断层成像系统

荧光扩散断层成像(Fluorescence Diffuse Optical Tomography,FDOT)对于医学诊断、药物研究等生物医学应用具有重要意义。通过FDOT,可以定量、无创地获得生物组织中的荧光探针分布,从而实现相应目标的三维定位和检测。为了降低FDOT的使用成本,该研究设计了一套以格子玻尔兹曼(Lattice Boltzmann)前向模型为核心的FDOT系统。该系统集成了光传播模拟和FDOT重建两大功能,具体由参数模块、算法模块、结果显示模块和数据交互模块组成。为了验证该平台的有效性,该研究进行了光传播模拟实验和FDOT重建实验,并分别对比了蒙特卡罗的光传播模拟结果和待重建标记物的真实位置。实验表明,该研究提出的FDOT系统有着良好的可靠性,并具有很高的推广价值。

超细电子内镜高清影像插值算法研究及其FPGA实现

超细电子内镜在支气管、肠道等人体内部组织器官的检查诊断中有优越的作用,与传统内镜相比,具有损伤小、疼痛轻、恢复快的优势。但超细电子内镜存在着成像色彩失真、分辨率低等问题。结合改进的Hamilton&Adams色彩插值算法和双三次插值提出了一种基于FPGA的彩色视频实时插值算法。通过人眼观察及客观评价两种方式表明,该算法能够更好地重建视频影像的色彩信息,同时实现1 920×1 080分辨率和60帧频的高清视频实时显示。