基于CUDA的2D-3D配准技术的研究

Nvidia从GeForce8系列开始,在显卡上推出统一计算设备框架技术,使GPU的通用计算(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。在医学图像分析中,图像配准通常是一个耗时的过程,不利于临床应用,为了加速医学图像的2D-3D配准过程,研究了CUDA的设计思想和编程方式,提出了一种基于CUDA并行编程模型的加速配准新技术,在构建的虚拟X线摄像系统下,采用并行计算的方式快速生成高质量DRR图像,以对应像素的灰度值残差作为相似性测度,使用Powell优化方法寻找最优变换。实验结果表明,该技术既很好地保持了配准精度,同时又大大提高了配准速度,加速比达到了十几甚至几十倍。