基于cuda的快速三维医学图像分割

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1、-1716-2010年3月中国医学物理学杂志Mar．,2010第27卷第2期ChineseJournalofMedicalPhysicsVol．27．No．2基于CUDA的快速三维医学图像分割孟晓林，秦安，徐建，陈武凡，冯前进（南方医科大学生物医学工程学院，广东广州510515）摘要：目的：三维分割是医学图像分析和可视化中的重要组成部分，也是医学图像分割中的一个难点。水平集方法在三维医学图像分割中有很广阔的应用前景，但是该算法的计算量大，不能达到实时处理的要求。针对这个问题，提出了一种基于CUDA的并行加速方法。方法：采用NVIDIA公司的GPGPU模型CUD

2、A，利用图像像素的独立性和偏微分方程求解的并发性，提高C-V水平集算法的分割速度。给出了并行计算的流程图，并对C-V水平集算法在CUDA上的实现进行了详细介绍。结果：实现了C-V水平集并行加速算法，该方法在保证分割效果的前提下，具有更快的分割速度。结论：所提出的方法是切实可行的，实现了快速的三维医学图像分割。关键词：水平集；医学图像分割；CUDA；并行图像处理中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1005-202X（2010）02-1716-05Fast3DMedicalImageSegmentationBasedonCUDAMENGXiao-lin,

3、QINAn,XUJian,CHENWu-fan,FENGQian-jin(TheDepartmentofBiomedicalEngineering,SouthernMedicalUniversity,GuangzhouGuangdong510515,China)Abstract:Objective:3Dsegmentationisanimportantpartofmedicalimageanalysisandvisualization.Italsocontinuestobelargechallengeinthemedicalimagesegmentation.

4、Whilelevelsetshavedemonstratedagreatpotentialfor3Dmedicalimagesegmentation,thesealgorithmshavealargecomputationalburdenthusarenotsuitableforrealtimeprocessingrequirement.Tosolvethisproblem,weproposeaparallelaccerelatedmethodbasedonCUDA.Methods:WeimplementC-VlevelsetalgorithmintheCUD

5、AenvironmentwhichistheNVIDIA'sGPGPUmodel.Thesegmentationspeedcangreatlyimprovedbyusingindependenceofimagepixelandconcurrenceofpartialdifferentialequation.ThepapershowstheflowchartoftheparallelcomputingandgivesthedetailedintroductionoftheC-VlevelsetalgorithmwhichisimplementedintheCUD

6、Aenvironment.Results:RealizingtheC-Vlevelsetparallelaccerelatedalgorithm.Thismethodhasfastersegmentationspeedwhilepreservingthequalitativeresults.Conclusions:Thismethodisviableandmakesthefast3Dmedicalimagesegmentationcometrue.Keywords:levelset;medicalimagesegmentation;CUDA;paralleli

7、mageprocessing前言医学图像三维分割也一直是图像处理领域的一个经典难题。由于问题的重要性和困难性，从20世纪70图像分割是三维图像数据处理的最重要和最关年代起，图像分割问题就吸引了很多研究人员为之付键的过程之一，是体数据分析和可视化的基础，而且出了很大的努力。在三维分割中，几何活动轮廓模型与水平集相结合的曲线演化方法是目前广为关注的一种图像分割方法。该方法利用轮廓曲线的几何特性，建立轮廓曲线运动的能量函数，通过最小化这个收稿日期：2009-11-05能量函数，使轮廓曲线逐渐逼近图像中目标边界，并基金项目：广东省产学研重点项目（No.cgzhzd07

8、14）作者简介：孟晓林,男,硕士,主要