基于Spark的并行医学图像处理研究

发布时间：2019-05-10 03:58

【摘要】：随着医学图像规模的不断增长,为了快速且有效的处理医学图像并使各类图像处理算法得到应用.文章将传统的医学图像处理方法与Spark整合起来,提出了基于Spark的并行医学图像处理方法.首先,采用基于二进制的图像预处理转换方法,存储图像到分布式文件系统HDFS中;其次,应用传递函数的方法,避免了图像处理算法进行MapReduce转化,实现了快速的通用图像并行处理;最后,以肺叶DR图像分割算法为实例证明了基于Spark医学图像并行处理有较好的适应性和较高的效率,并适应大规模图像的并行处理.
[Abstract]:With the increasing scale of medical images, in order to process medical images quickly and effectively, various kinds of image processing algorithms are applied. In this paper, the traditional medical image processing method is integrated with Spark, and a parallel medical image processing method based on Spark is proposed. Firstly, the binary-based image pre-processing method is used to store the image into the distributed file system (HDFS). Secondly, the transfer function method is used to avoid the MapReduce conversion of the image processing algorithm, and the fast general image parallel processing is realized. Finally, taking the lung lobe DR image segmentation algorithm as an example, it is proved that the parallel processing of medical images based on Spark has good adaptability and high efficiency, and adapts to the parallel processing of large-scale images.
【作者单位】： 四川大学计算机学院;西南交通大学电气工程学院;
【基金】：国家重大科技专项(2012ZX10004-901) 四川省科技支撑计划项目(2013SZ0002,2014SZ0109)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2473325