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题名基于GPU的血管造影图像增强方法
被引量：1
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作者
王宁
冯前进
陈武凡
刘国庆
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机构
南方医科大学生物医学工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第2期782-785,共4页
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基金
国家"973"重点基础研究发展计划资助项目(2010CB732500)
广东省产学研项目(cgzhzd0714)
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文摘
血管增强扩散算法遵循多尺度方法,利用非线性各向异性扩散方法进行血管增强,该方法在可视化不同半径的血管和增强血管外观上比现存的大部分方法都要好,但医学图像数据分辨率和灰度级都很高,多尺度选择和求解非线性各向异性扩散的偏微分方程时运算量很大,执行速率低,不适合实际应用。提出一种基于GPU(graphic processing unit)的血管造影图像增强方法,采用计算统一设备架构(CUDA)技术,利用像素的独立性和偏微分方程求解的并发性,实现了并行血管增强扩散算法。实验结果表明,该方法在保持血管增强效果一样的同时降低了处理时间,加速比达到27倍以上。
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关键词
血管增强扩散
多尺度
非线性各向异性扩散方程
医学图像
图形处理器
计算统一设备架构
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Keywords
vessel enhancing diffusion（VED）
multiscale
nonlinear anisotropic diffusion equation
medical image
GPU
CUDA
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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