基于gpu的2d-3d医学图像配准

在2d-3d医学图像配准中,数字影像重建(drr)的生成与相似性测度是最重要同时也是最耗时的两个配准步骤。针对配准过程中计算量大、耗时长的问题,将模式强度与梯度相结合,简化模式强度相似性测度的计算量,同时利用图形处理器(gpu)的多线程并行计算在gpu上完成drr生成与相似性测度,引入梯度下降与多分辨策略对配准过程进行优化,完成整个配准过程。通过与多种相似性测度方法以及基于cpu的配准的比较,表明该方法在很好地兼顾配准精确度的同时,配准速度得到了大大提高。