資料介紹
針對目前醫學圖像配準技術無法滿足臨床實時性需求問題,對基于圖形處理器( GPU)加速的醫學圖像配準技術進行綜述探討。首先對GPU通用計算進行概述,再以醫學圖像配準基本框架為主線,對近年來基于GPU加速的醫學圖像配準技術在國內外發展現狀進行深入研究,并針對正電子發射型計算機斷層顯像( PET)和電子計算機斷層掃描(CT)數據的非線性配準問題,分別基于中央處理器(GPU)和GPU平臺進行配準實驗,通過實驗結果的對比,體現GPU加速配準技術的優越性?;贕PU加速的自由形變(FFD)和歸一化互信息(NMI)結合的非線性配準方法配準后互信息值略低于GPU平臺的配準結果,但其配準速度是GPU平臺的12倍?;贕PU加速的配準算法在保持配準精度的基礎上,配準速度都得到了很大的提升。
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