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首页 > 中国生物医学工程学报 > 统一计算设备架构并行图割算法用于肝脏肿瘤图像分割

统一计算设备架构并行图割算法用于肝脏肿瘤图像分割

Liver Tumor Segmentation Using Graph Cuts Based on CUDA

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摘要统一计算设备架构(CUDA)技术使GPU通用计算(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算.在研究了CUDA的设计思想和编程方式的基础上,对图割算法进行了并行改造,并在CUDA上实现了其并行化.结合肝脏肿瘤的特点,引入感兴趣区域,改进了交互方法,实现了对肝脏肿瘤的分割.实验结果表明,该方法分割结果准确,鲁棒性强,执行效率高,易于交互和扩展.

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作者 李拴强 [1] 冯前进 [1] 学术成果认领
作者单位 南方医科大学生物医学工程学院,广州,510515 [1]
关键词 统一计算设备架构(CUDA)图割肝脏肿瘤分割
医学主题词 肿瘤(Neoplasms)算法(Algorithms)方法(Methods)语言(Language)研究(Research)
分类号 R318（医用一般科学）
DOI 10.3969/j.issn.0258-8021.2010.05.001
发布时间 2010-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（30900380） 广东省自然科学基金（9151051501000026） 广东省产学研项目（cgzhzd0717）
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中国生物医学工程学报

中国生物医学工程学报

2010年29卷5期

641-647页

ISTICPKUCSCDCA

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