Вычислительные методы и программирование
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Выч. мет. программирование:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вычислительные методы и программирование, 2019, том 20, выпуск 3, страницы 254–269
DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v20r323
(Mi vmp964)
 

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.
Поступила в редакцию: 23.05.2019
Реферативные базы данных:
УДК: 519.6, 517.958:5
Образец цитирования: А. В. Гончарский, В. А. Кубышкин, С. Ю. Романов, С. Ю. Серёжников, “Обратные задачи интерпретации экспериментальных данных 3D ультразвуковых томографических исследований”, Выч. мет. программирование, 20:3 (2019), 254–269
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GonKubRom19}
\by А.~В.~Гончарский, В.~А.~Кубышкин, С.~Ю.~Романов, С.~Ю.~Серёжников
\paper Обратные задачи интерпретации экспериментальных данных 3D ультразвуковых томографических исследований
\jour Выч. мет. программирование
\yr 2019
\vol 20
\issue 3
\pages 254--269
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vmp964}
\crossref{https://doi.org/10.26089/NumMet.v20r323}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=39540780}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vmp964
  • https://www.mathnet.ru/rus/vmp/v20/i3/p254
  • Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вычислительные методы и программирование
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:124
    PDF полного текста:61
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024