GPU加速的交互式医学CT图像区域分割

• 作者: 曹小鹏 董梁
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: GPU 医学图像 图像分割 区域生长算法 证据推理规则 并行计算
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 医学图像处理
• 页码范围: 815-822
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 7188字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20160614

摘要

目的 为了解决交互式医学CT图像区域分割问题,本文提出了基于证据推理规则的区域生长算法(ERRG).方法 算法综合考虑了医学图像的灰度直方图,Gabor特征和灰度共生矩阵能量3个重要特征,采用Bhattacharyya系数度量相邻像素的相似程度,用效用函数将度量系数合并.针对算法计算效率较低问题,对算法进行并行化,采用GPU进行加速处理.结果 本文算法与基于Random-Walk图像分割算法针对医学CT胃部图像,进行对比实验,表明使用本文算法,真阳性目标像素数占目标区域所有正确像素数的比例(TPF)显著提高,背景像素错误地分割为目标像素的数目占背景正确像素数的比例(FPF)显著降低;通过GPU加速后,算法执行效率显著提高,加速比达到12.结论 本文算法减少了医学CT图像过分割现象,采用GPU加速后能够实现实时交互式医学CT图像分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹小鹏	西安邮电大学计算机学院	25	104	7.0	9.0
3	董梁	西安邮电大学计算机学院	5	71	4.0	5.0