基于GPU加速的磁共振血管造影图像的并行分割与追踪算法

• 作者: 张成秀 张雪莹 杨光 王成龙 谢海滨 陆建平 马超
• 来源期刊: 波谱学杂志
• 学科: 物理学
• 关键词: 磁共振成像(MRI) 血管造影 图像分割 图形处理器(GPU) 统一计算设备架构(CUDA)
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 研 究 论 文
• 页码范围: 570-580
• 页数: 11页
• 分类号: O482.53
• 字数: 5151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11938/cjmr20160406

摘要

在应用磁共振血管造影图像进行临床诊断时，临床医生往往需要提取感兴趣区域（Region Of Interest，ROI）的部分血管。这个工作传统上需要手工进行，费时费力。该文提出一种并行的血管分割与追踪算法，利用现代图形处理器（Graphics Processing Unit, GPU）所具备的大规模并行计算能力进行快速的血管分割。首先将三维图像网格化为共面的立方体，并行处理每个立方体，确定立方体中哪些表面有血管通过，以及立方体中哪些体素包含血管。之后再将该结果用于串行的全局分割与血管追踪处理。实验结果表明，利用这种先并行后串行的方法，可以在1 s之内完成全脑血管的分割，分割的结果也更准确。