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基于CUDA的简化耳廓点云配准算法研究的中期报告
本研究旨在开发一种基于CUDA的简化耳廓点云配准算法，以提高耳科医生在患者个体化治疗中的效率和准确性。本中期报告将介绍研究的进展情况，包括已完成的工作和未来的计划。
已完成的工作：
1.数据的获取和预处理：我们从一组匿名的人类头部CT扫描数据中获取了40个耳廓点云数据，并使用网格化处理方法将其转换为三角网格数据。
2.点云配准算法的研究：我们研究了目前常用的点云配准方法，包括ICP、FGR和RPM等，并选择了FGR算法作为我们的基础算法。
3.FGR算法的实现和测试：针对FGR算法，我们使用C++实现了基础版本，并进行了初步测试。测试结果表明，该算法可以实现较好的点云配准效果，但随着点云数据量的增加，其运行时间和内存占用都会显著增加。
未来的计划：
1.CUDA加速算法的研究：我们计划研究基于CUDA的快速点云配准算法，以利用GPU的并行计算能力加速算法的运行速度。
2.CUDA实现和测试：针对已研究的快速点云配准算法，我们将使用CUDA实现，并进行大规模数据的测试，以验证其运行效率和准确性。
3.系统优化和集成：在完成算法的实现和测试之后，我们将对系统进行优化和集成，使其能够简单易用，并方便医生进行患者个体化治疗中的应用。
4.结果评估和论文撰写：最后，我们将对实验结果进行评估，并撰写相关的论文，以与相关领域的专家学者和同行进行交流和分享。
总之，本研究旨在开发一种基于CUDA的简化耳廓点云配准算法，以提高耳科医生在患者个体化治疗中的效率和准确性。本中期报告介绍了研究的进展情况，包括已完成的工作和未来的计划。我们将继续努力，争取在该领域取得更好的成果。