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时间:2020-03-05
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2、PU优化研究苏铭坚学科专业计算机巧术指导教师张学军教授吴东波副主任医师论文答辩日期2015年11月8日日期2015年12月30日学位折答辩委员会主席陈友初教授级高级工程师广西大学学位论义原倒性和使用授权亩明本人声明所呈交的论文,是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除已特别加标注和致谢的地方外,论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果,也不包含本人或他人为获得广西大学或其它单位的学位而使用过的材料一。与我同工作的同事对本论文的研究工作所做的贡献均已在论文中作了
3、明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品,知识产权归属广西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权保存并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可W将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播,可W采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于:□保密,在年解密后适用授权。囚不保密。""(请在W上相应方框内打V)cAfl论文作者签名:朱從日期:如的S指导教师签名;日期;作者联系电话:电子
4、邮箱;医学图像中非刚体配准的GPU优化研究摘要配准是医学图像处理中的一项重要任务。在手术中可W实时地将超声图像与CT(ComputedTomography,计算机断层扫描),MRI(MagneticResonanceImaging,磁共振成像)数据利用配准技术相互映射,弥补不同影像设备效果的缺陷。配准还可W帮助医生进行人体骨骼正畴术术前准备,如阿佩尔氏综合征(AertSndrome),小儿顾缝早闭的术前规划。医py一一h学图像的配准往往是项费时的工作,本文阐述了种利用GPU(GrapicP
5、rocessingUnit,图形处理器)优化基于薄板样条(ThinPlateSpline,TPS)医疗影像弹性配准任务的方法,其中包括医学图像配准技术的背景和意义,GPU的硬件逻辑,矩阵相乘的加速算法,TPS图像配准的基本原理,W及基于CUDA架构的配准实现。u一矩阵相乘算法的CUDA(CompteUnifiedDeviceArchitecture,统计算设备架构)实现是本次实验的重点和难点。我们的实验平台是INTEL至*强m230V2,8G内存,GTX460显卡。在实验中计算10001000
6、规模的矩阵kconflict、,经过访存、ban数据源优化后的CUDA矩阵相乘实现速度为0.025砂,相比初始CUDA实现为化32%秒,加速比为13。由于配准点的数量决定参与计算的矩阵规模,我们还研究了配准点数量对计算速度的影响,实验证明MATLAB环境下,在2D图像中放置65个配准点的配准速度为0.0106秒.net2010,3个配准点的速度为化0044秒;在VB平台,65个I配准点,IG规模的泌CT体数据情况下程序配准用时3214秒,CUDA程序同样情况下配准用时70砂,加速比接近46。由于多核等
7、技术可W让图像处理速度线性提升,不需要对源程序作大幅修改,选用最新GPU如英伟达TeslaK80,W及多GPU,多CPU的单台计算机有望达到加速比200,达到实时配准的效果。关键词:薄板样条TPS医疗影像配准解线性方程组矩阵向量乘H次样条插值IIARESEAR州ONACCELERAT-IONOFNONRIGIDREGISTRATNONIOMEDIMAGEBYINGGPUICALUSHARDWAREABSTRACTRegistrationisakey拉ctorin
8、medicalimageproG的sing.Aregistration*procedurecanointCTorMRIimaes化ultrasoundimageinieal
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