GPU加速的肺CT图像变形配准块匹配算法：高效与高精度

本文主要探讨了"用于肺CT图像可变形配准的GPU加速块匹配算法"。在医学领域，可变形配准（Deformable Registration, DR）是一项关键技术，它有助于提高影像分析的精度，特别是在处理肺部CT图像时，能够帮助医生更好地理解器官的动态变化。然而，现有的许多DR方法在速度上存在瓶颈，且对精确度的要求日益增高，这在一定程度上限制了它们在临床实践中的应用。 作者Min Li、Zhikang Xiang和Liang Xiao来自南京科技大学计算机科学与工程学院，他们针对这一问题，提出了一个并行的GPU加速块匹配算法。该算法的核心在于，他们将平方差距离作为成本函数进行修改，并采用最小二乘法来生成完整的位移场。这种改进使得算法能够在图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）上高效运行，借助CUDA（Compute Unified Device Architecture）架构实现了并行计算，显著提高了运算速度。 实验结果显示，通过这项并行块匹配方法，肺CT图像的变形配准在保持平均注册误差（标准偏差）在1.08毫米（0.69毫米）的同时，实现了显著的时间优化。这意味着在处理大量数据或实时应用中，该算法具有较高的实用价值，有助于提升医疗成像的效率和准确性。 关键词：可变形配准、GPU、块匹配、图形处理器、最小二乘法。该研究对于加速医学图像处理，特别是肺部CT图像的实时分析具有重要的理论和实际意义，为进一步提升医疗诊断的精确性和效率提供了新的技术支撑。