典型文献
基于CUDA加速的多模态膝关节图像配准
文献摘要:
不同模态的医学图像包含了不同的信息,这些信息对医生和患者来说通常是互补的.针对单一模态医学图像信息缺失的问题,提出了一种基于CUDA加速的多模态医学图像快速配准算法.算法首先通过数字影像重建(Digitally Reconstructed Radiograph,DRR)技术将采集到的患者膝关节CT三维体数据转化成二维平面图像数据,将该图像数据作为配准浮动图像,同一患者采集的X光图像作为配准参考图像;然后通过进行刚体变换粗配准,再采用梯度方向测度计算相似性测度;最终利用CMA-ES优化算法对参数进行优化,直到完成配准整个过程.实验结果表明,算法配准成功率高,精度好,具有较强的鲁棒性,在患者膝关节X光有噪声或者病态的情况下仍然具有较高的配准成功率.
文献关键词:
多模态配准;数字影像重建;梯度方向;CUDA加速;参数优化
中图分类号:
作者姓名:
蒲云洁;王学渊
作者机构:
西南科技大学 信息工程学院,绵阳 621000
文献出处:
引用格式:
[1]蒲云洁;王学渊-.基于CUDA加速的多模态膝关节图像配准)[J].制造业自动化,2022(03):11-14,26
A类:
数字影像重建,Radiograph
B类:
CUDA,膝关节,图像配准,图像信息,信息缺失,多模态医学图像,快速配准,Digitally,Reconstructed,DRR,转化成,平面图,图像数据,浮动,动图,参考图像,刚体,粗配准,梯度方向,测度计,相似性测度,CMA,ES,成功率高,病态,多模态配准
AB值:
0.361418
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