Formation de faisceau volumétrique en temps réel à l'aide de matériel courant

L'imagerie par ultrasons est largement utilisée en médecine pour sa sécurité et son coût abordable. Cependant, elle nécessite de grandes matrices de transducteurs car la résolution de l'image est proportionnelle au nombre d'éléments, N, typiquement autour de 128 pour l'imagerie 2D. L'imagerie tridimensionnelle nécessite N2 canaux audio (≈350 Go/s de données) si l'on utilise la matrice 2D équivalente, ce qui est pratiquement impossible à traiter. Pour résoudre ce problème, les matrices rang-colonne (RCAs) agrègent les rangées et les colonnes d'éléments, réduisant le débit de données et les demandes de traitement par un facteur de N. Un nouvel algorithme de formation de faisceau à deux étapes réduit encore les opérations de formation de faisceau par N/2, avec un impact négligeable sur la qualité de l'image. Pour N = 128, le traitement est 8192 fois plus rapide qu'avec une matrice, et il est supposé que la formation de faisceau 3D RCA peut être effectuée en temps réel en utilisant une carte graphique standard. Le taux de formation de faisceau d'un GPU NVIDIA RTX 4090 a été mesuré pour des données in vivo d'un rein de rat, atteignant 1394 volumes complets par seconde, ce qui est plus de 150 fois plus rapide que les implementations précédentes. Combiner les RCAs avec le nouvel algorithme de formation de faisceau et le traitement GPU permet ainsi de réaliser la formation de faisceau volumétrique de manière abordable au chevet du patient en temps réel à l'aide d'un scanner standard et d'un PC.