資料介紹
針對(duì)目前醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)無(wú)法滿足臨床實(shí)時(shí)性需求問(wèn)題,對(duì)基于圖形處理器( GPU)加速的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行綜述探討。首先對(duì)GPU通用計(jì)算進(jìn)行概述,再以醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)基本框架為主線,對(duì)近年來(lái)基于GPU加速的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)技術(shù)在國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行深入研究,并針對(duì)正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層顯像( PET)和電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)數(shù)據(jù)的非線性配準(zhǔn)問(wèn)題,分別基于中央處理器(GPU)和GPU平臺(tái)進(jìn)行配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比,體現(xiàn)GPU加速配準(zhǔn)技術(shù)的優(yōu)越性?;贕PU加速的自由形變(FFD)和歸一化互信息(NMI)結(jié)合的非線性配準(zhǔn)方法配準(zhǔn)后互信息值略低于GPU平臺(tái)的配準(zhǔn)結(jié)果,但其配準(zhǔn)速度是GPU平臺(tái)的12倍?;贕PU加速的配準(zhǔn)算法在保持配準(zhǔn)精度的基礎(chǔ)上,配準(zhǔn)速度都得到了很大的提升。

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