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超声成像技术是三大现代医学成像技术之一。其具有安全、无创、实时性好等优点。从而在临床中得到了广泛的应用。其综合了在医学超声基础理论研究、新型压电材料、计算机信息技术等相关方面的最新成果。对超声成像系统的仿真有重要的意义。通过仿真系统,可以设计成像系统参数,设计新的波束形成算法和聚焦策略等,从而可以快速的研究设计成像系统原型。设计一个成像仿真平台,首先需要对实际的成像系统有完整和详细的了解。本文阐述了超声声学中与成像系统有关联的声学现象:入射、散射、声衰减。并对其物理特性将如何影响成像系统的性能做出了说明。对超声换能器的物理特性与在成像系统中至关重要的发射波特性的关系做了介绍。通过对数字超声成像系统结构的分析,将仿真平台划分为3个模块:探头阵列设定与发射策略、波束形成、信号处理。探头阵列设定与发射策略的实现采用Field2编程。Field2是线性声场仿真软件,其仿真计算基于线性系统理论,在其计算中核心是空间脉冲响应的计算,在此基础上可以得到发射场、散射场和传感器输出信号。通过对传感器设定、发射策略设定、激励设定就可以计算出后续仿真所需要的完备集、数字前端数据或A-Line数据。GPU是计算机中用于图形处理的数字芯片。其结构相比CPU有极高的并行性,在TESLA架构中GPU中存在了支持通用计算的SPA模块,在并行编程模型下,可以提供近10倍于CPU的浮点数运算能力。通过引入CUDA编程模型,可以设计实现利用GPU的通用计算资源的波束形成程序。希尔伯特变换、对数压缩、图像显示等信号处理流程利用matlab可以便捷的完成。4组有关传感器声场、发射接收聚焦策略、B型成像、CPU与GPU成像的对比仿真分别验证了关于传感器物理特性的影响、聚焦策略、幅度变迹等对成像效果的影响。证明了GPU波束形成效果和CPU波束形成效果相同。以上则说明了基于GPU的成像仿真平台的仿真是可行的。