Imaging diagnostico ad ultrasuoni e GPU computing

E' presentato l'uso delle GPU (Graphics Processing Units) per lo sviluppo di algoritmi ad elevate prestazioni per l'imaging diagnostico ad ultrasuoni (US). Dopo una breve introduzione all'imaging diagnostico ad US ed al Gpu computing, sono passate in rassegna le ultime generazioni di GPU NVIDIA, le più diffuse sul mercato e più utilizzate per lo sviluppo di algoritmi di imaging, le due schede NVIDIA disponibili presso IEIIT-CNR, i principali strumenti software disponibili per lo sviluppo di applicazioni su GPU e alcune tecniche per l'ottimizzazione delle prestazioni. Nella seconda parte sono passati in rassegna vari algoritmi ottimizzati per l'ecografia medicale su GPU disponibili in letteratura, sia per i sistemi ad US convenzionali sia per quelli più avanzati, con particolare riferimento al beamforming, che è la fase più onerosa dal punto di vista computazionale. Sono quindi presentati tre metodi per il beamforming utilizzabili per immagini 3D con array planare, uno nel dominio del tempo e due nel dominio della frequenza; uno di questi algoritmi (nel dominio della frequenza con metodo Chirp Zeta Transform (CZT)) è stato portato su GPU con ottime prestazioni. Infine, sono brevemente trattati alcuni algoritmi per il post-processing delle immagini ad ultrasuoni, in particolare per il denoising.