ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Проект посвящён разработке принципиально новых томографов, использующих волновые источники излучения. Такие томографы имеют широкие возможности и перспективы использования. Одним из основных приложений является создание ультразвуковых томографов для дифференциальной диагностики онкологических заболеваний молочной железы. Эта задача является важнейшей медицинской проблемой современности. В настоящее время смертность от рака молочной железы находится на первом месте среди всех онкологических заболеваний у женщин. Другим актуальным направлением, представленным в проекте, является разработка томографических методов для неразрушающего ультразвукового исследования твёрдых тел. Промышленно выпускаемых ультразвуковых томографов в настоящее время не существует. Интенсивные работы по разработке ультразвуковых томографов ведутся в США, Германии, Японии. Разработки находятся на уровне макетов для томографических исследований. Одной из основных проблем в создании ультразвуковых томографов является разработка эффективных алгоритмов решения обратных задач ультразвуковой томографии, которые являются нелинейными и трёхмерными. Обратные задачи необходимо решать с количеством неизвестных порядка десятков миллионов. Объём экспериментальных данных в задачах ультразвуковой томографии составляет порядка 5 Гбайт. Решение таких обратных задач в рамках математических моделей, описывающих явления дифракции, рефракции, переотражения, поглощения ультразвука в неоднородных средах представляет собой очень сложную вычислительную проблему. В отличие от разработок США, Германии, Японии, ориентированных на использование персональных компьютеров, в настоящем проекте для обработки данных эксперимента предлагается использовать суперкомпьютеры. Алгоритмы решения обратных задач 3D ультразвуковой томографии разрабатываются в проекте в рамках математических моделей, учитывающих как дифракционные эффекты, так и эффекты поглощения, и тестируются на суперкомпьютерах общего назначения. В основе разрабатываемых алгоритмов лежит возможность прямого вычисления градиента функционала невязки между измеренным волновым полем на детекторах (экспериментальными данными) и теоретическим волновым полем, рассчитанным в прямой задаче распространения ультразвуковых волн от источников через исследуемую область. Однако суперкомпьютеры общего назначения по своим характеристикам не могут входить как вычислительные устройства в состав томографических комплексов. Важной задачей проекта является разработка алгоритмов, которые можно реализовать на специализированных GPU-суперкомпьютерах, имеющих небольшие размеры и невысокое энергопотребление, которые по своим параметрам вполне могут входить в состав разрабатываемых ультразвуковых томографических установок. В проекте разрабатывается архитектура специализированного GPU-суперкомпьютера для высокопроизводительной обработки данных низкочастотной ультразвуковой томографии. Разработка эффективных численных алгоритмов решения обратных задач и разработка архитектуры GPU-суперкомпьютера, ориентированного на оптимальную реализацию этих алгоритмов — это связанные проблемы, которые решаются в настоящем проекте. Одно из наиболее интересных применений ультразвуковой томографии — медицинские исследования. Наиболее актуальной является разработка методов ранней диагностики рака молочной железы. Результаты, которые будут получены в проекте, будут первым этапом разработки ультразвуковых 3D томографических комплексов для диагностики мягких тканей в медицине. Такой томограф будет примером первого в мире диагностического комплекса, в состав которого будет входить суперкомпьютер. Что принципиально новое может дать разработка ультразвуковых томографов? Ультразвуковые исследования в настоящее время широко применяются как в медицине, так и в промышленности в задачах неразрушающего контроля. Современные ультразвуковые приборы постоянно совершенствуются. Разрабатываются новые источники ультразвукового излучения, постоянно совершенствуются приёмники. Одним из последних достижений является использование матричных трансдьюсеров, которые применяются как для приёма ультразвуковых сигналов, так и для формирования ультразвуковых импульсов с заданной диаграммой направленности. В большинстве случаев все ультразвуковые диагностические приборы, как в медицине, так и в промышленности, работают на отражение и позволяют с высоким разрешением формировать изображение границ неоднородностей в исследуемом объекте. Несмотря на совершенство разрабатываемых диагностических ультразвуковых приборов, с их помощью невозможно осуществлять характеризацию внутренней структуры исследуемых объектов. Эти задачи можно решать только с помощью томографических исследований. В отличие от обычных ультразвуковых диагностических приборов, в томографических комплексах используется как отражённые, так и проходящие ультразвуковые волны, регистрируемые со всех сторон от исследуемого объекта. Томографические методы позволяют не только восстанавливать границы неоднородностей, но и с высоким разрешением восстанавливать внутреннюю структуру исследуемых объектов, поэтому настоящий проект имеет фундаментальное значение для вычислительной диагностики. Разработанные в проекте алгоритмы решения обратных задач ультразвуковой томографии тестируются на модельных задачах. Однако модельные расчёты не могут дать ответ на вопрос о соответствии используемых математических моделей реальным физическим процессам. Для решения этой задачи в проекте разрабатывается специальный экспериментальный стенд, ориентированный в первую очередь на диагностику мягких тканей в медицине. Разработанные алгоритмы тестируются на реальных экспериментальных данных, полученных на фантомах с параметрами, близкими к мягким тканям человека. Важной задачей, решаемой в проекте, является разработка методов томографической диагностики в задачах неразрушающего контроля. Эффективность разработанных алгоритмов также тестируется как на модельных задачах, так и на экспериментальных данных.
The project is dedicated to the development of fundamentally new tomographic scanners that use wave radiation sources. Such scanners have a wide range of possible applications and prospects. One of the main applications is ultrasound imaging technology for differential diagnosis of breast cancer. Breast cancer is a major health problem at the present time. The mortality rate from breast cancer ranks first among all cancers in women. Another current trend presented in the project is developing ultrasound tomographic methods for non-destructive testing applications. Industrially manufactured ultrasonic tomographic scanners do not exist yet. Intensive works on the development of ultrasonic tomographs are conducted in the United States, Germany, and Japan. These works are currently on the prototype stage. One of the major problems in ultrasound tomography is the need to develop efficient algorithms for solving inverse problems of wave tomography, which are non-linear and three-dimensional. The number of unknowns in such inverse problems is on the order of tens of millions, while the volume of experimental data amounts to about 5 gigabytes. Solving such inverse problems in the framework of mathematical models describing such physical phenomena as diffraction, refraction, multiple scattering, ultrasound absorption in heterogeneous media is a very complicated computational problem. In contrast to the works being conducted in the USA, Germany, Japan, that are focused on the use of personal computers, in this project the authors propose to use supercomputers for processing the experimental data. In this project, the algorithms for solving inverse problems of 3D ultrasound tomography are to be developed in the framework of mathematical models that take into account diffraction and absorption phenomena. The algorithms are to be tested on general-purpose supercomputers. At the heart of the methods is the possibility of direct calculation of the residual functional gradient between the wave field measured at the detectors (experimental data) and the theoretical wave field calculated by solving the direct problem of ultrasonic wave propagation across the studied area. However, general-purpose supercomputers may not be used as computing devices of the tomographic systems due to their bulk and high energy consumption. An important objective of the project is to develop algorithms that can be implemented on specialized GPU-based supercomputers, that have small footprint and low power consumption. Such supercomputers may well be a part of ultrasonic tomography devices. This project includes development of GPU supercomputer architecture dedicated to high-performance processing of ultrasound tomography data. The development of efficient numerical algorithms for solving inverse problems and the development of a supercomputer architecture dedicated to the optimal implementation of these algorithms are related problems addressed in the project. Medical research is one of the most interesting applications of ultrasound tomography. Early diagnosis of breast cancer is the problem of current interest in this field. The results obtained in the project will be the first step in the development of 3D ultrasound tomography systems for soft tissue diagnostics in medicine. Such systems will be the world’s first example of diagnostic systems that include a supercomputer as a part. What fundamentally new can the development of ultrasonic tomography provide? Ultrasonic diagnostics are now widely used in medical and industrial non-destructive testing applications. Modern ultrasonic devices are constantly being improved. New emitters of ultrasonic radiation are being developed, detectors are constantly improving. One of the recent developments is the use of matrix transducers for receiving ultrasonic signals and for generating ultrasonic pulses with a predetermined radiation pattern. In most cases, medical and industrial ultrasound diagnostic devices employ reflected ultrasound to generate high-resolution contours of inhomogeneities in the studied object. Despite the perfection of the developed ultrasonic diagnostic instruments, it is still impossible to characterize the internal structure of the objects. This problem can be solved only by means of tomographic techniques. Unlike conventional ultrasonic diagnostic devices, tomographic scanners use both reflected and transmitted waves recorded on all sides of the object under study. Tomographic Imaging techniques can determine not just contours of irregularities, but also the internal structure of the objects with high resolution, so this project is of fundamental importance for computer diagnostics. The algorithms for solving inverse problems of ultrasound tomography developed in this project will be tested on model problems. However, model calculations cannot give an answer to the question of suitability of the mathematical models employed. To solve this problem, a special test bench designed primarily for soft tissue diagnostics in medicine is to be developed in this project. The algorithms are to be tested on real experimental data obtained on phantoms with parameters close to human soft tissues. An important objective of the project is developing tomographic diagnostic methods in the field of non-destructive testing. The effectiveness of the developed methods and algorithms will be tested on model problems and on experimental data as well.
Работа направлена на получение прорывных результатов в области разработки принципиально новых типов томографов, использующих волновые источники излучения. Промышленно выпускаемых волновых томографов в настоящее время не существует. Все разработки в этой области находятся на стадии макетов и прототипов. В настоящем проекте впервые в мире разрабатываются методы ультразвуковых томографических исследований с использованием суперкомпьютеров как составной части томографического комплекса. В отличие от работ, проводимых в этой области в США и Германии, в проекте разрабатывается низкочастотный ультразвуковой томограф. Используются частоты ультразвукового излучения порядка 300 кГц, что в несколько раз меньше частот, используемых в зарубежных проектах. Использование низких частот обеспечивает прецизионное измерение волновой функции на детекторах, что обеспечивает высокое разрешение томографических исследований. Для построения эффективных методов решения обратных задач используется результат, полученный авторами проекта, позволяющий точно вычислять градиент функционала невязки между экспериментально измеренным ультразвуковым полем и теоретическим расчётным полем. Тем не менее, даже при наличии возможности точного вычисления направления минимизации функционала невязки обратная задача настолько сложна, что её решение невозможно без использования суперкомпьютеров. В проекте разрабатываются итерационные алгоритмы решения обратной задачи ультразвуковой томографии, основанные на использовании градиента функционала невязки. Эффективность предложенных алгоритмов исследуется на решении модельных задач. Следующим необходимым шагом в разработке ультразвуковых томографов является апробация алгоритмов на экспериментальных данных. Для этих целей в проекте разрабатывается экспериментальный стенд, ориентированный на исследования мягких тканей в медицине. Экспериментальный стенд содержит источники, приемник ультразвукового излучения, прецизионные ротационные подвижки, электронные блоки генерации и приёма ультразвуковых сигналов. Полученные в результате экспериментов данные будут обрабатываться на GPU-кластере в составе суперкомпьютера “Ломоносов” СКЦ МГУ. Проект имеет фундаментальное значение. В проекте разрабатываются основы принципиально нового типа томографии — низкочастотной ультразвуковой томографии. Использование низких частот (около 300 кГц) позволяет прецизионно регистрировать как амплитуду, так и фазу ультразвуковых волн, что обеспечивает высокое пространственное разрешение ультразвукового томографа. В качестве математической модели используется волновая модель, которая наиболее полно описывает такие физические эффекты, как дифракция, рефракция, переотражение и поглощение ультразвука в неоднородных средах. Важнейшее значение имеет разработка эффективных численных методов и алгоритмов решения прямых и обратных задач волновой томографии как нелинейных коэффициентных задач для волнового уравнения. В проекте подробно исследуется вариант томографической схемы с регистрацией данных на цилиндрической поверхности. Такая схема легко реализуется в эксперименте с помощью приемника, закреплённого на ротационной подвижке. Эта томографическая схема используется в экспериментальном стенде, разрабатываемом в рамках проекта. Разработки прототипов ультразвуковых томографов в Германии и США ориентированы на использование персональных компьютеров. Это не позволяет использовать волновые математические модели, учитывающие как дифракционные эффекты, так и эффекты поглощения, и вынуждает иностранных авторов интерпретировать данные в рамках более простых моделей, таких как приближение Борна, приближение геометрической оптики или параболическое приближение. Разрабатываемые в настоящем проекте численные методы и алгоритмы решения обратных задач волновой томографии ориентированы на суперкомпьютеры. В проекте будет разработано высокомасштабируемое программное обеспечение для GPU-суперкомпьютеров, эффективность и масштабируемость которого исследуется с помощью GPU-кластеров в составе суперкомпьютеров “Ломоносов-1” и “Ломоносов-2” МГУ. Однако современные суперкомпьютеры общего назначения по своим параметрам не могут входить в состав томографического комплекса. Необходима разработка специализированного суперкомпьютера, ориентированного на решение прямых и обратных задач ультразвуковой томографии. Одной из задач проекта является разработка архитектуры специализированного GPU-суперкомпьютера. Оптимизация численных алгоритмов и разработка архитектуры специализированного суперкомпьютера рассматриваются в проекте как связанные друг с другом задачи. Основное приложение разрабатываемых в проекте методов ультразвуковой томографии относится к медицинской диагностике. Одной из важнейших проблем современной медицины является проблема дифференциальной диагностики онкологических заболеваний молочной железы. Все существующие в настоящее время ультразвуковые диагностические приборы в медицине работают на отражение. В схеме на отражение в принципе невозможно осуществить характеризацию тканей. Разрабатываемые в проекте методы томографической диагностики позволяют осуществлять характеризацию тканей и абсолютно безвредны для человеческого организма. Это позволяет создать основу для регулярных обследований, что является одной из основных возможностей понижения смертности от онкологических заболеваний у женщин. В проекте рассматриваются в качестве приложения также задачи ультразвукового неразрушающего контроля. В настоящее время ультразвуковая томография делает только первые шаги в этом направлении. В области неразрушающего контроля настоящий проект направлен на оценку возможностей ультразвуковых томографов для исследования внутренней структуры твёрдых тел. В проекте осуществляется постановка обратной задачи ультразвуковой томографии твёрдых тел. Разрабатываемые в проекте алгоритмы ультразвуковой томографии твёрдых тел будут тестироваться как на модельных задачах, так и на экспериментальных данных. Алгоритмы ориентированы на суперкомпьютеры.
1. Участникам проекта принадлежат фундаментальные теоретические результаты в области решения обратных задач. Руководитель проекта А.В. Гончарский является одним из автором методов решения некорректно поставленных задач. Основные теоретические результаты по методам решения задач волновой томографии получены А.В. Гончарским и С.Ю. Романовым в последние 5 лет. В скалярной волновой модели получено представление для градиента функционала невязки, что позволяет строить градиентные итерационные методы решения задач волновой томографии. Результаты работы опубликованы в ведущих зарубежных научных журналах. В состав исполнителей проекта входят 4 специалиста в области задач вычислительной диагностики. Профессор А.В. Гончарский и д.ф.-м.н. С.Ю. Романов являются признанными специалистами в области разработки методов решения обратных задач диагностики. В 2016 году С.Ю. Романов защитил докторскую диссертацию по теме проекта. Один из исполнителей проекта д.т.н. Е.Г. Базулин является специалистом в области ультразвуковых исследований в задачах неразрушающего контроля промышленных изделий. В 2014 году Е.Г. Базулин защитил диссертацию д.т.н. по теме разработка системы ультразвукового неразрушающего контроля. Четвёртый член команды является к.ф.-м.н., специалистом в области суперкомпьютерных технологий. 2. Авторы проекта имеют опыт работы в гос. проектах. Полученные А.В. Гончарским и С.Ю. Романовым теоретические результаты нашли продолжение в рамках Госконтракта ФЦП № 07.514.12.4024. Цель проекта состояла в демонстрации принципиальной возможности разработки ультразвуковых томографов. В рамках более простых волновых моделей были разработаны алгоритмы ультразвуковой томографии в послойном варианте с экспериментальными данными на гранях куба. Алгоритмы тестировались на суперкомпьютере общего назначения. Получено Свидетельство о гос. регистрации программы для ЭВМ. Эти исследования были продолжены в грантах РФФИ.
грант РНФ |
# | Сроки | Название |
1 | 17 апреля 2017 г.-15 декабря 2017 г. | Разработка методов низкочастотной 3D ультразвуковой томографии на основе GPU- суперкомпьютеров |
Результаты этапа: На первом этапе проекта получены следующие основные результаты. Осуществлена постановка и разработаны методы решения двумерных и трёхмерных обратных задач ультразвуковой томографии с данными на цилиндрической поверхности как коэффициентных обратных задач для волнового уравнения. В качестве модели используется скалярная волновая модель, описывающая как явления дифракции, так и поглощение. Разработаны итерационные алгоритмы приближённого решения нелинейной обратной задачи ультразвуковой томографии, основанные на прямом вычислении градиента функционала невязки. Разработано программное обеспечение “2d_tomo” для GPU-суперкомпьютеров для решения прямых и обратных задач ультразвуковой томографии в послойной схеме. Разработано программное обеспечение “3d_tomo” для решения прямых и обратных задач ультразвуковой томографии по восстановлению скоростного разреза исследуемого объекта с учётом дифракции и поглощения с данными на цилиндрической поверхности в 3D варианте. Алгоритм приближённого решения обратной задачи 3D ультразвуковой томографии основан на возможности прямого вычисления градиента функционала невязки. Особенностью низкочастотной ультразвуковой томографии является использование небольшого количества источников (30-40) при большом количестве точек, в которых измеряются данные (~10000). Показано, что наиболее эффективно численные алгоритмы распараллеливаются на GPU-кластерах с количеством графических карт, равным количеству источников. Модельные расчёты показали, что наилучшее качество реконструированного 3D изображения скоростного разреза и коэффициента поглощения достигается, если расстояние между точками регистрации данных на цилиндрической поверхности не превышает половины длины волны зондирующего излучения. Показано, что скоростной разрез восстанавливается намного лучше, чем коэффициент поглощения. Предложены итерационные алгоритмы для решения нелинейных обратных задач низкочастотной ультразвуковой томографии, использующие прямое вычисление градиента функционала невязки между измеренным и вычисленным волновым полем. Показано, что функционал невязки не является выпуклым и кроме глобального минимума имеет и локальные минимумы. Предложен новый метод приближённого решения нелинейных обратных задач ультразвуковой томографии, использующий многочастотное зондирование. Обратная задача сначала решается с использованием данных на низкой частоте с нулевым начальным приближением, затем полученное приближённое решение используется как начальное приближение для решения обратной задачи на более высокой частоте. Показано, что наиболее эффективным является использование зондирующих импульсов как минимум двух частот, отличающихся не менее чем в 2 раза. Предложенный метод является наиболее эффективным при использовании широкополосных зондирующих импульсов. Показано, что для построения начального приближения можно также использовать приближённое решение, полученное в лучевой модели на грубой сетке. Определены основные параметры экспериментального стенда и фантомов для исследования мягких тканей в медицине. Закуплено оборудование для экспериментального стенда для низкочастотных томографических исследований. Изготовлен экспериментальный стенд для проведения исследований по томографическому восстановлению акустических свойств объектов. Стенд ориентирован, прежде всего, на исследование фантомов с параметрами, близкими к параметрам мягких тканей в медицине. Конструкция стенда обеспечивает сбор информации как в послойной схеме исследования 3D объекта, так и в трёхмерной схеме с данными на цилиндрической поверхности. Разработано программное обеспечение “uson”, обеспечивающее работу экспериментального стенда под управлением персонального компьютера. Программа предназначена для автоматизации экспериментов по ультразвуковым томографическим исследованиям: сбора данных, управления движением линейных и ротационных приводов стенда, получения информации о точном положении приводов, запуска внешнего генератора сигналов. Осуществлена постановка обратных задач томографических исследований в задачах неразрушающего контроля в скалярной волновой модели. Обратная задача рассматривается как коэффициентная обратная задача для скорости распространения продольной волны. Обратные задачи томографии твёрдых тел являются нелинейными. Разработаны эффективные итерационные алгоритмы решения обратных задач в скалярной волновой модели на суперЭВМ. Алгоритмы основаны на прямом вычислении градиента функционала невязки. Особенностью задач неразрушающего контроля является то, что для зондирования используются высокочастотные ультразвуковые волны с частотами от 1 МГц и выше. Для численной аппроксимации дифференциальных уравнений использованы разностные схем 4-го порядка. Показано, что наиболее эффективно алгоритмы распараллеливаются на GPU-кластерах. Предложена схема распараллеливания вычислений, рассчитанная на большое количество источников. Показано, что максимальная производительность GPU достигается при количестве источников 8–10 на одно устройство. При использовании 10 графических карт достигается ускорение порядка 1000 раз по сравнению с одним CPU процессором. Рассмотрены различные схемы томографических исследований в дефектоскопии в скалярной волновой модели. На модельных задачах показано, что в схемах на отражение невозможно восстановить скорость волны внутри дефекта. Показано, что скоростной разрез внутри дефекта восстанавливается в томографических схемах, в которых регистрируется как отражённое, так и прошедшее излучение. В таких схемах можно восстановить не только границы дефекта, но и получить важную информацию о внутреннем строении дефекта. | ||
2 | 1 января 2018 г.-15 декабря 2018 г. | Разработка методов низкочастотной 3D ультразвуковой томографии на основе GPU- суперкомпьютеров. Этап 2. |
Результаты этапа: Проект РНФ посвящен разработке методов низкочастотной волновой томографии. На втором этапе проекта получены следующие основные результаты. Разрабатываемые в проекте методы 2D томографической диагностики успешно прошли тестирование на экспериментальных данных. Эксперименты проводились на экспериментальном стенде для ультразвуковых томографических исследований, разработанном на первом этапе проекта. Эксперименты позволили получить высококачественные данные для реконструкции скоростных разрезов объектов с акустическими параметрами, близкими к параметрам мягких тканей человека. Для проведения экспериментов были изготовлены фантомы из силикона с различными вставками. Для решения прямых и обратных задач использовалась скалярная волновая модель, учитывающая такие эффекты, как дифракция, рефракция, переотражение и поглощение ультразвука. Центральным моментом в построении итерационных методов решения нелинейной обратной задачи волновой томографии является вычисление градиента функционала невязки между экспериментально измеренным волновым полем U(r,t) и рассчитанным в прямой задаче волновым полем u(r,t) на детекторах. Участниками проекта впервые в рассмотренной постановке на математическом уровне строгости был получен результат о представлении для градиента функционала невязки. Эта работа, опубликованная в 2018 году в журнале, входящем в первый квартиль (TOP25) цитируемости SCOPUS, является прорывным результатом построения алгоритмов приближенного решения обратных задач волновой томографии. В отличие от предыдущих работ исполнителей проекта, предложенный подход сильно упрощает вычисления, поскольку не предполагает вычисление нормальной производной измеренного волнового поля на границе, что само по себе является некорректно-поставленной задачей. Этот результат имеет мировой приоритет и позволяет по прямым формулам вычислять градиент функционала невязки Ф(с,а) по параметрам с(r) и а(r), описывающим скорость звука и поглощение в среде. Типичной ситуацией в рассматриваемых обратных задачах является неполнота экспериментальных данных. Экспериментальные данные могут отсутствовать на части границы, окружающей исследуемую область. Эта ситуация является типичной в любой томографической схеме ультразвуковой диагностики молочной железы, поскольку детекторы со стороны грудной клетки пациента расположить невозможно. Разработанный в указанной выше статье подход может быть распространен и на случай, когда на части границы экспериментальные данные отсутствуют. На втором этапе проекта стало возможным сравнить результаты модельных расчетов и результатов, полученных из экспериментальных данных. Результаты, полученные в экспериментах, хорошо согласуются с данными математического моделирования. Как показано на модельных расчетах и подтверждено на экспериментальных данных, скоростной разрез восстанавливается лучше, чем коэффициент поглощения в мягких тканях. Несмотря на то, что поглощение восстанавливается хуже скорости, учёт поглощения в математической модели необходим для того, чтобы эта модель была более адекватной физической реальности. Как показано на модельных расчетах и подтверждено на экспериментальных данных, разрешающая способность разработанных методов ультразвуковой томографической диагностики составляет порядка 2 мм при контрасте порядка 1 – 2% и погрешности данных порядка 5%. Результаты решения обратных задач реконструкции скоростного разреза как по экспериментальным данным, так и на модельных расчетах позволяют утверждать, что используемая математическая модель является близкой к реальности и позволяет достичь высокого разрешения в реальных экспериментах. Проведены эксперименты по сбору ультразвуковых томографических данных в томографической схеме для восстановления 2D скоростного разреза в задачах неразрушающего контроля для исследования дефектов в твёрдых телах. В экспериментах использовались две линейные эквидистантные антенные решётки, содержащие по 32 одинаковых приёмно-излучающих пьезоэлемента с шагом 0.6 мм. Центральная частота излучаемого импульса решёток – 5 МГц (длина волны порядка 0.5 мм). В качестве объекта контроля были выбраны два бруска из рексолита и плексигласа в виде параллелепипеда. В бруске просверлено цилиндрическое отверстие. В это отверстие вставляется цилиндрический вкладыш из другого материала. Основной результат проекта на втором этапе в задачах неразрушающего контроля можно сформулировать следующим образом. Впервые реконструирован 2D скоростной разрез исследуемого объекта по данным, полученным в томографическом эксперименте. Показано, что с помощью разработанных томографических методов, схем эксперимента, математических алгоритмов можно не только обнаружить границы дефектов в задачах неразрушающего контроля в реальном эксперименте, но и с высокой точностью в 2 – 3% определить скоростной разрез внутри объекта контроля, используя схему на отражение и прохождение. В проекте показано, что томографический подход в задачах неразрушающего контроля вполне реализуем на современных суперкомпьютерах. Распараллеливание вычислений на суперкомпьютере осуществлялось по источникам, поскольку вычисления для каждого источника в используемых алгоритмах проводятся практически независимо. На втором этапе проекта было проведено исследование масштабируемости и эффективности алгоритмов решения обратных задач восстановления 2D сечений скоростного разреза на GPU-суперкомпьютере “Ломоносов” СКЦ МГУ. Вычислительные эксперименты показали, что эффективность алгоритма определяется в первую очередь загрузкой GPU, которая зависит от объёма данных, обрабатываемого каждым устройством. Этот объём должен составлять порядка 100 МБ и выше для обеспечения высокой производительности вычислений. Была проведена оптимизация алгоритмов решения обратных задач восстановления 2D сечений скоростного разреза исследуемого объекта для послойных 2D томографических схем на GPU-суперкомпьютере, учитывающая специфику данной задачи и объёмы обрабатываемых экспериментальных данных. В алгоритме использована оптимизированная разностная схема 4-го порядка с шаблоном 5x5 точек для вычисления дискретного лапласиана. Для расчёта волнового поля использован Y-marching метод, обеспечивающий высокую локальность данных, последовательный доступ к данным в памяти и использование коэффициентов, вычисленных на предыдущих шагах. Оптимизированный алгоритм был протестирован на GPU-суперкомпьютере “Ломоносов-2” СКЦ МГУ. Тестирование показало повышение производительности вычислений в 1.7 раза по сравнению с первой версией алгоритма. | ||
3 | 1 января 2019 г.-15 декабря 2019 г. | Разработка методов низкочастотной 3D ультразвуковой томографии на основе GPU- суперкомпьютеров. Этап 3. |
Результаты этапа: Проект направлен на разработку методов низкочастотной 3D ультразвуковой томографии на основе GPU-суперкомпьютеров, прежде всего в приложении к диагностике рака молочной железы. Основным результатом Проекта в 2019 г. является тот факт, что разработанные в рамках проекта алгоритмы решения обратных задач 3D ультразвуковой томографии в медицине для GPU-суперкомпьютеров были впервые успешно протестированы в реальных экспериментах. Экспериментальные данные для решения обратных задач 3D волновой томографии были получены на стенде для 3D ультразвуковых томографических исследований, разработанном на предыдущих этапах проекта в МГУ имени М.В. Ломоносова. Обратная задача 3D ультразвуковой томографии рассмотрена как нелинейная коэффициентная обратная задача для скалярной волновой модели. Для её решения использовались разработанные на предыдущих этапах проекта итерационные алгоритмы, основанные на возможности явного вычисления градиента функционала невязки. В 3D постановке решается трёхмерная коэффициентная обратная задача, в которой скорость распространения волны внутри исследуемого объекта и коэффициент поглощения ищутся как функции трёх координат. Трёхмерная постановка наиболее правильно описывает такие значимые для волновой томографии эффекты, как дифракция, рефракции и переотражение волн. Для получения экспериментальных данных в 3D задаче ультразвуковое поле измеряется с высокой точностью на цилиндрической поверхности, окружающей объект, с шагом менее половины длины волны. Для исследований использовались фантомы с акустическими параметрами, близкими к параметрам мягких тканей. В результате решения 3D обратной задачи восстанавливаются трёхмерные распределения скорости звука и коэффициента поглощения внутри исследуемого объекта. Результаты по трёхмерной акустической томографии фантомов, близких по свойствам к мягким тканям, были получены в настоящем проекте впервые в 2019 г. Важным результатом этого проекта в 2019 г. является то, что впервые в 3D задаче экспериментально подтверждена адекватность используемой математической модели — скалярного волнового приближения с учетом поглощения. Это подтверждается хорошим совпадением результатов 3D реконструкции по экспериментальным данным со значениями скорости звука в фантомах. Эксперименты показали, что 3D модель является более адекватной реальности, чем послойная модель. В послойной схеме разрешение по вертикальной координате (между сечениями) гораздо хуже, чем в плоскости сечений. Однако, решение задачи в 3D постановке является намного более сложным, как в плане проведения эксперимента, так и в вычислительном плане. Интерпретация данных экспериментов продемонстрировала эффективность разработанных алгоритмов. Эксперименты показали, что предложенный метод решения обратных задач 3D ультразвуковой томографии позволяет достичь высокого пространственного разрешения порядка 2 мм (при длине волны 4 мм) даже при низком контрасте исследуемого объекта по скорости звука. Используемая томографическая схема может применяться в медицинских диагностических комплексах. В отличие от используемых в медицине стандартных УЗИ аппаратов, предложенные методы восстановления трёхмерного томографического изображения определяют не только границы и форму неоднородностей, но и значение скорости звука внутри них с высокой точностью в 1–2%. Такие методы позволяют осуществлять характеризацию тканей, определяя акустические параметры ткани в каждой точке (x,y,z) исследуемого объекта. Разработанные алгоритмы позволяют реконструировать не только распределение скорости звука внутри объекта, но и коэффициент поглощения. Качество реконструкции скорости звука выше, чем коэффициента поглощения, и определение скорости звука является основной целью метода. В ходе Проекта в 2019 г. проведены отладка и корректировка алгоритмов и программного обеспечения для решения обратных задач 3D ультразвуковой томографии на основе данных, полученных в экспериментах с фантомами мягких тканей. С целью учёта специфики экспериментальной установки при реконструкции томографических изображений по экспериментальным данным разработаны вспомогательные процедуры предварительной обработки этих данных, метрологии измерительного тракта. Решена проблема реконструкции начального акустического импульса источника, необходимого для решения прямой задачи распространения волн от источников. Для реконструкции начального импульса измеренное на цилиндрической поверхности реперное волновое поле продолжается с помощью численного моделирования в обратном времени. Разработанная процедура позволяет более точно смоделировать зондирующий акустический импульс, неявно учесть сложные процессы, происходящие при преобразовании трансдьюсером электрического импульса в акустический, учесть эффекты дисперсии, диаграммы направленности излучателя. С вычислительной точки зрения, рассматриваемые обратные задачи 3D ультразвуковой томографии являются чрезвычайно сложными. Количество неизвестных в нелинейной обратной задаче составляет порядка 50 миллионов. Количество операций для решения обратной задачи растёт как четвёртая степень от пространственного разрешения. Для восстановления изображений высокого разрешения необходимы высокопроизводительные вычислительные системы. В Проекте в 2019 г. достигнуты высокая эффективность и масштабируемость 3D томографических алгоритмов восстановления скоростного разреза на GPU- суперкомпьютере в составе СК “Ломоносов”. Результаты расчётов показали эффективность распараллеливания, составившую порядка 95%, и практически линейную масштабируемость. Высокая эффективность распараллеливания связана с тем, что в задаче ультразвуковой томографии подавляющее большинство расчётов производится локально, причём вычисления для каждого ультразвукового источника производятся независимо. В Проекте в 2019 г. разработаны требования к архитектуре специализированного GPU-суперкомпьютера для решения трёхмерных задач ультразвуковой томографии мягких тканей, который может использоваться в составе ультразвукового томографического комплекса. Моделирование работы специализированного GPU-суперкомпьютера проведено на GPU-разделе суперкомпьютера “Ломоносов-2”. Показано, что распараллеливание алгоритма наиболее эффективно, когда количество GPU соответствует количеству положений ультразвуковых источников, которое в типичных задачах составляет порядка 50. Эти результаты опубликованы в 2019 г. в журнале, входящем в разные годы в первый или второй квартиль Q1-Q2 цитируемости SCOPUS. Впервые в 2019 г. для задач неразрушающего контроля была применена многоракурсная томографическая схема для восстановления высококачественных изображений скорости звука внутри объекта. В многоракурсной схеме зондирования на восстановленном изображении отсутствуют артефакты, характерные для реконструкции изображения по экспериментальным данным с малым набором ракурсов. Важным результатом этого исследования является экспериментальное подтверждение адекватности используемой математической модели — двумерной скалярного волнового приближения. Итоговый план по публикациям по проекту перевыполнен. Опубликовано за 2017-2019 гг. 16 статей индексируемых в Web of Science или в Scopus и 14 статей индексируемых в русскоязычных изданиях, учитываемых РИНЦ. |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".