Acceleration method of 3D medical images registration based on compute unified device architecture

MengL.

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Acceleration method of 3D medical images registration based on compute unified device architecture

机译：基于计算统一设备架构的3D医学图像配准加速方法

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Compute Unified Device Architecture (CUDA) is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increase in computing performance via the power of the graphics processing unit (GPU). In medical image analysis, 3D image registration generally takes relatively long time, which is not feasible for clinical applications. To solve this problem, this paper proposed a high performance computational method based on CUDA, which took full advantage of GPU parallel computing under CUDA architecture combined with image multiple scale and maximum mutual information. Experiments showed that this algorithm can not only maintain the registration accuracy but also greatly increase the speed of registration process and meet the real-time requirement of clinical application.

机译：计算统一设备架构（CUDA）是NVIDIA发明的并行计算平台和编程模型。通过图形处理单元（GPU）的功能，它可以显着提高计算性能。在医学图像分析中，3D图像配准通常花费相对较长的时间，这对于临床应用是不可行的。为了解决这个问题，本文提出了一种基于CUDA的高性能计算方法，该方法充分利用了CUDA架构下GPU并行计算与图像多尺度和最大互信息相结合的优势。实验表明，该算法不仅可以保持配准精度，而且可以大大提高配准过程的速度，满足临床应用的实时性要求。

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来源
《Bio-medical materials and engineering》 |2014年第1期|共8页
作者
MengL.;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类生物医学工程;
关键词
CUDA acceleration; multiple scale; mutual information; Three dimensional image registration;

机译：CUDA加速;多尺度;相互信息;三维图像配准;

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