Accelerator Architecture for Plane-Wave Ultrasound Image Reconstruction in Fourier Domain
Notice bibliographique
Résumé
Ultrafast ultrasound imaging based on coherent plane-wave compounding (CPWC) enables very high data acquisition rates in the order of thousands of frames per second. This capability allows the user to capture and characterize fast-changing dynamics of blood flow or tissue motion, thus facilitating advanced biomedical diagnostics. Fast data acquisition should be supported by high image reconstruction rates, which translates into significant computational demands. To address this issue, several state-of-the-art hardware accelerators for CPWC image reconstruction, or beamforming, have been reported in the literature. They primarily target time-domain methods based on delay-and-sum (DAS) beamforming. For the first time, this article proposes a novel hardware architecture for accelerating Fourier-domain image reconstruction, based on an efficient migration technique from geophysics. Our FPGA implementation of one specific architectural instance achieves the reconstruction throughput of 1,380 frames per second (without compounding), where each complex-valued “analytic” image frame consists of <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$2048\times 128~64$ </tex-math></inline-formula>-bit data samples. The presented work also aims to motivate further research into hardware support for Fourier-domain migration. This technique is asymptotically faster than conventional DAS beamforming; however, its efficient hardware realization is challenging, partly due to its relatively large memory footprint.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».