| 题名 | 基于CUDA的肝脏CT图像分割算法研究; Study of Liver CT Image Segmentation Based on CUDA |
| 作者 | 李栋 |
| 答辩日期 | 2016-12-23 ; 2016-05-18 |
| 导师 | 李军 |
| 关键词 | CUDA 肝脏图像分割 并行算法 CUDA Liver image segmentation Parallel algorithm |
| 英文摘要 | 目前在学术领域和工业领域，采用CUDA开发的应用程序已有数以百计的成功案例，它为人们利用GPU进行通用计算提供了良好的编译及运行平台。医学图像处理是最早利用图形处理器(GPU)计算加快性能的应用之一。快速行进法、模糊连接方法和细化算法是医学图像分割中非常常见的分割方法，随着医学图像数据量的增大，其运算时间也随之增长，所以应用GPU的高并行特性来加速这些算法显得很有必要。 论文的研究内容主要有以下3个方面： 快速行进法是一种有效的肝脏轮廓分割算法，其时间复杂度为O(NlogN)。它使用堆数据结构来有效的调整计算顺序从而提高计算效率。虽然这种数据结构在CPU串行平台中已经非常高效，但这却是阻碍...; Academic and industrial work on applications using CUDA has produced hundreds of examples of successful CUDA programs. It also provides a good operator and compiling platform for general-purpose computing. Medical image processing is one of the earliest applications to take advantage of GPU computing to get acceration. Fast Marching Method (FMM), Fuzzy Connectedness Method and Thinning Alogrithm i...; 学位：工程硕士; 院系专业：信息科学与技术学院_工程硕士(电子与通信工程); 学号：23320131153252 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=57162 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134708]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李栋. 基于CUDA的肝脏CT图像分割算法研究, Study of Liver CT Image Segmentation Based on CUDA[D]. 2016, 2016. |
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