论文研究-基于CUDA的2D-3D配准技术的研究.pdf下载

Nvidia从GeForce8系列开始，在显卡上推出统一计算设备框架技术，使GPU的通用计算（GPGPU）从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来，开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式（SIMD）下完成高性能并行计算。在医学图像分析中，图像配准通常是一个耗时的过程，不利于临床应用，为了加速医学图像的2D-3D配准过程，研究了CUDA的设计思想和编程方式，提出了一种基于CUDA并行编程模型的加速配准新技术，在构建的虚拟X线摄像系统下，采用并行计算的方式快速生成高质量DRR图像，以对应像素的灰度值残差作为相似性测度，使用Powell优化方法寻找最优变换。实验结果表明，该技术既很好地保持了配准精度，同时又大大提高了配准速度，加速比达到了十几甚至几十倍。