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并行图像处理文献资料
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基于CUDA的快速三维医学图像分割
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CUDA,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.
