基于CUDA的快速三维医学图像分割.pdf

摘要：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NⅥDA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GV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