GPU加速的医学图像配准：实现实时性与精度提升

本文主要探讨了"基于图形处理器加速的医学图像配准技术进展"，针对临床诊断与治疗中对实时性需求日益增长的问题，研究者深入分析了GPU在医学图像配准领域的潜力和优势。首先，文章概述了GPU通用计算的概念，即GPU如何通过并行处理大量数据来加速计算密集型任务，这对于图像处理，特别是需要大量运算的配准过程来说具有显著的优势。 接着，文章围绕医学图像配准的基本框架展开，着重讨论了近年来国内外在GPU加速下实现的医学图像配准技术的发展情况。特别关注的是PET和CT数据的非线性配准，这是一种复杂且耗时的过程，传统的CPU平台往往难以满足实时性要求。通过对比基于GPU和CPU的配准实验，结果显示，基于GPU的配准算法在保持配准精度的同时，显著提高了配准速度，如使用自由形变(FFD)和归一化互信息(NMI)结合的方法，虽然非线性配准后的互信息值略低于CPU平台，但其速度提升达到了CPU的12倍之多。 该研究不仅验证了GPU在医学图像配准中的高效性能，还展示了它在提高图像处理效率、优化医疗工作流程方面的潜力，对于推动医学成像技术向实时、精确方向发展具有重要意义。关键词包括：医学成像、图像配准、图形处理器、加速和空间交换，这些都反映出论文的核心内容和研究重点。中图分类号T891.41表明了该研究属于医学影像工程的范畴，而文献标志码A则表示这是一篇学术研究文章，具有高质量的研究价值。