医学图像中非刚体配准的GPU优化研究.pdf

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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（ＣｏｍｐｕｔｅｄＴｏｍｏｇｒａｐｈｙ，计算机断层扫描），ＭＲＩ（ＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ，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（ＧｒａｐｉｃＰ

5、ｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ，图形处理器）优化基于薄板样条（ＴｈｉｎＰｌａｔｅＳｐｌｉｎｅ，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（ＣｏｍｐｔｅＵｎｉｆｉｅｄＤｅｖｉｃｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，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ｋｃｏｎｆｌｉｃｔ、，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．ｎｅｔ２０１０，３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ＩＩＡＲＥＳＥＡＲ州ＯＮＡＣＣＥＬＥＲＡＴ－ＩＯＮＯＦＮＯＮＲＩＧＩＤＲＥＧＩＳＴＲＡＴＮＯＮＩＯＭＥＤＩＭＡＧＥＢＹＩＮＧＧＰＵＩＣＡＬＵＳＨＡＲＤＷＡＲＥＡＢＳＴＲＡＣＴＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｉｓａｋｅｙ拉ｃｔｏｒｉｎ

8、ｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｐｒｏＧ的ｓｉｎｇ．Ａｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ＊ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｃａｎｏｉｎｔＣＴｏｒＭＲＩｉｍａｅｓ化ｕｌｔｒａｓｏｕｎｄｉｍａｇｅｉｎｉｅａｌ