基于GPU的改进型血管重建方法

发布时间：2017-05-20 09:07

  本文关键词：基于GPU的改进型血管重建方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：逆向工程经过多年的发展之后取得了很大的进步,本项目主要将逆向工程技术运用到应用到数字医学领域。这个项目已经可以实现人体大多数器官组织的重建,本文主要实现了血管三维重建及相关算法的改进,改进主要集中在两个方面：加速和平滑。平滑即对重建效果通过热传导方程平滑和VTK平滑；加速即利用CUDA对MC算法和热传导平滑算法进行加速。通过这两点的改进,实现对整个重建过程的优化。血管的三维重建利用了现在比较常用的MC算法,利用医学DICOM格式的CT图像提取出血管的边缘信息,根据这些有用的信息进行二值化处理,并转化为bmp格式的图像,再将提取出来的bmp图像通过MC算法合成立体器官。在三维重建的过程中,模型成像质量和模型构建速度是关键判定指标。基于GPU的热传导算法是将所有已经处理好的bmp图像保存到GPU中,通过CUDA强大的并行运算将尽量多的点进行热传导运算,重新调整bmp图像的像素值,以便形成更加准确的图像。通过实验证明通过GPU加速的热传导方程在图像平滑速度上有了质的提高。针对移动立方体算法长期存在的成像效果差、等值面提取速度慢等问题,本文利用CUDA的非常强的并行计算能力与CPU协同实现等值面的提取,并且会将提取好的数据保存起来以供后期处理的使用。当需要对这些数据进行相关的处理的时候再进行调用,避免CPU和GPU过多的进行交互操作。通过实验证明,比起常规的MC算法,基于GPU的MC算法提取等值面的速度会大大的提高。然后利用VTK函数库进一步对生成的结果进行显示优化,从实验结果能够看到VTK的非常棒的优化效果。最后,本项目算法的的实现运用了C++编程语言,基于了C#的winform的软件平台实现,构建了实现血管重建相关的算法的优化,并开发出相配套的软件系统,该软件性能稳定并且已经通过CFDA认证进入市场。
【关键词】：DICOM MC算法 GPU 热传导 VTK
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R814.42;TP391.41
【目录】：

• 摘要10-11
• Abstract11-13
• 字符说明13-14
• 第一章 引言14-24
• §1.1 课题来源和研究意义14-15
• §1.2 逆向工程的应用与概述15-20
• 1.2.1 逆向工程的相关含义15-17
• 1.2.2 关于逆向工程的分类17-18
• 1.2.3 逆向工程的组成部分18-20
• §1.3 逆向工程背景分析20-21
• 1.3.1 逆向工程在国外的研究20-21
• 1.3.2 逆向工程在国内的发展21
• §1.4 本文所研究的内容21-22
• §1.5 本章小结22-24
• 第二章 DICOM的应用24-30
• §2.1 DICOM背景24
• §2.2 DICOM的信息24-29
• 2.2.1 窗宽窗位25-26
• 2.2.2 像素间距、层厚、张数、尺寸、像素值26-27
• 2.2.3 其他信息27-29
• §2.3 小结29-30
• 第三章 体绘制与面绘制30-36
• §3.1 面绘制30-34
• 3.1.1 面绘制的经典算法MC算法30-31
• 3.1.2 MC算法原理31-34
• §3.3 体绘制34-35
• §3.4 体绘制与面绘制性能对比35
• §3.5 小结35-36
• 第四章 血管重建平滑36-46
• §4.1 热传导平滑算法36-41
• 4.1.1 热传导方程介绍36-37
• 4.1.2 图像滤波技术37
• 4.1.3 热传导原理37-40
• 4.1.4 实验结果40-41
• §4.2 VTK平滑41-45
• 4.2.1 VTK背景41
• 4.2.2 VTK的框架结构41-43
• 4.2.3 VTK平滑实现43-45
• 4.2.4 实验结果45
• §4.3 小结45-46
• 第五章 基于CUDA的血管重建加速46-57
• §5.1 CUDA基础知识46-50
• 5.1.1 CUDA的相关背景46-47
• 5.1.2 CUDA设计原理47-49
• 5.1.3 CUDA的硬件模型49-50
• §5.2 基于CUDA的热传导平滑算法50-52
• 5.2.1 基于CUDA的热传导算法实现50-52
• 5.2.2 加速效果52
• 5.2.3 分析52
• §5.3 基于CUDA的MC算法52-56
• 5.3.1 基于CUDA的MC算法实现52-55
• 5.3.2 加速效果55
• 5.3.3 分析55-56
• §5.4 小结56-57
• 第六章 医用软件设计57-67
• §6.1 3D重建菜单59-63
• 6.1.1 肝脏、胆囊、肿瘤菜单59-61
• 6.1.2 下腔静脉、骨骼61-62
• 6.1.3 血管切割62
• 6.1.4 血管细分62-63
• 6.1.5 全部显示63
• §6.2 其他菜单63-66
• 6.2.1 2D阅片、模拟教学菜单64-65
• 6.2.2 病例管理、配准、报告65-66
• §6.3 小结66-67
• 第七章 结论和展望67-69
• §7.1 结论67-68
• §7.2 展望68-69
• 参考文献69-74
• 致谢74-75
• 附件75

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 钱悦;;图形处理器CUDA编程模型的应用研究[J];计算机与数字工程;2008年12期

2 谢水生;李华;林宗楷;王少荣;陈增淦;张键;陈统一;;基于连续组织切片的神经三维可视化研究[J];计算机应用研究;2007年06期

3 杨耀权,施仁,于希宁,高镗年;激光扫描三角法大型曲面测量中影响参数分析[J];西安交通大学学报;1999年07期

4 郝立巍,江贵平,华如梅,李树祥;基于法矢量低通滤波的三维数据等值面平滑显示[J];中国生物医学工程学报;2003年03期

  本文关键词：基于GPU的改进型血管重建方法，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：381163