[1]王玉琨,刘蓉,温铁祥,等. 三维医学图像核回归算法的GPU加速研究[J].中国医学物理学杂志,2018,35(12):1417-1425.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.12.010]
　WANG Yukun,LIU Rong,WEN Tiexiang,et al. GPU acceleration for kernel regression algorithm of three-dimensional medical image[J].Chinese Journal of Medical Physics,2018,35(12):1417-1425.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.12.010]
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 三维医学图像核回归算法的GPU加速研究()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
35卷
期数:
2018年第12期
页码:
1417-1425
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2018-12-24

文章信息/Info

Title:
 GPU acceleration for kernel regression algorithm of three-dimensional medical image
文章编号:
1005-202X（2018）12-1417-09
作者:
 王玉琨1; 刘蓉1; 2; 温铁祥2; 李凌2
 1.河南理工大学计算机科学与技术学院， 河南 焦作 454000； 2.中国科学院深圳先进技术研究院， 广东 深圳 518055
Author(s):
 WANG Yukun1;  LIU Rong1; 2;  WEN Tiexiang2;  LI Ling2
 1. School of Computer Science and Technology, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China; 2. Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen 518055, China
关键词:
 ; GPU加速; CUDA编程; 三维传统核回归方法; 三维控制核回归方法
Keywords:
 ; Keywords: GPU acceleration;  CUDA programming;  three-dimensional classical kernel regression;  three-dimensional steering kernel regression
分类号:
R318
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2018.12.010
文献标志码:
A
摘要:
 【摘 要】 核回归理论被广泛应用于医学图像处理和医学图像重建领域，并取得了十分显著的效果。它包括传统核回归方法（CKR）和控制核回归方法（SKR）。三维SKR算法比三维CKR算法具有更优的去噪效果和边缘保持效果，但三维SKR算法的计算量过于庞大且复杂，使其应用领域受到限制。目前，医学图像重建使用的是基于GPU的三维CKR算法，所以基于GPU的三维SKR算法的实现是一项有研究价值且具有挑战性的工作。本文首先优化三维SKR算法的计算过程，然后利用GPU进行CUDA编程实现三维SKR并行加速算法。实验表明，基于GPU的三维SKR算法与基于CPU单线程三维SKR算法相比能获得约244.9~246.3倍的加速比，与基于CPU多线程三维SKR算法相比能获得约123.0~137.4倍的加速比。
Abstract:
 Abstract: Kernel regression which has been widely used in the field of medical image processing and medical image reconstruction, achieving many significant results, includes classic kernel regression (CKR) and steering kernel regression (SKR). Three-dimensional (3D) SKR has better denoising effects and edge-preserving results than 3D CKR. At present, GPU-based 3D CKR algorithm has been used on medical image reconstruction, while the computational complexity of 3D SKR algorithm limits the application of 3D SKR algorithm. The realization of GPU-based 3D CKR algorithm is a valuable research topic and remains challenging. In this experiment, the calculation process of 3D SKR algorithm is firstly optimized, and then CUDA programming is used to implement the GPU-based 3D SKR parallel acceleration algorithm. The experiments show that the speedup ratio of 3D SKR algorithm based on GPU is about 244.9-246.3 as compared with single-threaded CPU-based 3D SKR algorithm, and about 123.0-137.4 as compared with the multi-threaded CPU-based 3D SKR algorithm.

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备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2018-08-20
【基金项目】国家自然科学基金（61401451, 61472411, 61501444）
【作者简介】王玉琨，教授，主要研究方向：工程数字化与仿真E-mail: wyk@hpu.edu.cn；刘蓉，在读研究生，主要研究方向：医学影像处理与分析，E-mail: 13781912217@163.com；李凌，高级工程师，主要研究方向：医疗仪器开发，E-mail: ling.li@siat.ac.cn
【通信作者】温铁祥，副研究员，主要研究方向：医学影像处理与分析，E-mail: tx.wen@siat.ac.cn
更新日期/Last Update: 2018-12-26