RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вычислительные методы и программирование // Архив

Выч. мет. программирование, 2019, том 20, выпуск 3, страницы 254–269 (Mi vmp964)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Обратные задачи интерпретации экспериментальных данных 3D ультразвуковых томографических исследований

А. В. Гончарскийa, В. А. Кубышкинb, С. Ю. Романовa, С. Ю. Серёжниковa

a Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова
b Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова, Факультет фундаментальной медицины

Аннотация: Обратная задача 3D ультразвуковой томографии рассматривается в статье как нелинейная коэффициентная обратная задача для уравнения гиперболического типа. Используемая математическая модель хорошо описывает как дифракционные эффекты, так и поглощение ультразвука в неоднородной среде. В рассматриваемой постановке реконструируется скорость распространения акустической волны как функция трех координат. Количество неизвестных в нелинейной обратной задаче составляет порядка 50 миллионов. Разработанные итерационные алгоритмы решения обратной задачи ориентированы на использование GPU-кластеров. Основным результатом работы является апробация алгоритмов на экспериментальных данных. В эксперименте использовался стенд для 3D ультразвуковых томографических исследований, разработанный в МГУ имени М.В. Ломоносова. Акустические параметры фантомов близки к акустическим параметрам мягких тканей человека. Объем экспериментальных данных составляет порядка 3 ГБ. Интерпретация данных эксперимента позволила не только продемонстрировать эффективность разработанных алгоритмов, но и подтвердила адекватность математической модели реальности. Для реализации разработанных численных алгоритмов использовался графический кластер суперкомпьютера “Ломоносов-2”.

Ключевые слова: ультразвуковая томография, обратные задачи, медицинская диагностика, GPU кластер.

УДК: 519.6, 517.958:5

Поступила в редакцию: 23.05.2019

DOI: 10.26089/NumMet.v20r323



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2025