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医学图像中非刚体配准的GPU优化研究的开题报告
一、选题背景
医学图像配准是医学影像处理中的重要环节，对于医学影像的图像分析、手术等医疗操作有着关键性的作用。然而，在实际应用中，常常出现刚体配准以外的非刚体配准问题。非刚体配准是基于点或者区域的匹配寻找一个映射，使得被配准的图像与目标图像对应位置的差异最小。由于非刚体配准涉及到图像的空间变换，因此计算量较大，对硬件设备的要求也较高，严重影响其实际应用效率。当前，GPU在并行计算方面有着显著的优势，因此，它在医学图像处理领域中的应用也受到关注。
二、研究目的
本研究旨在通过GPU并行计算的方式来优化医学图像非刚体配准过程中的计算流程，提升医学图像配准的效率和精度，为医学影像处理领域带来实际应用的推动。
三、研究内容
1.研究GPU在医学图像非刚体配准中的并行优化方式。通过对医学图像非刚体配准的计算流程进行分析，找出可并行的计算步骤，确定GPU并行优化的方案。
2.设计GPU并行计算的实现方案。将分析出的可并行计算步骤的优化方案进行实现，并设计数据传输方式和通信机制，保证GPU和CPU之间的数据稳定和及时运输。
3.比较实验并分析优化效果。通过对CPU串行计算和GPU并行计算的测试和比较，分析优化效果，并探究优化的潜力空间，为决定GPU在医学影像处理领域中的实际应用情境提供参考依据。
四、预期研究结果
通过对医学图像非刚体配准过程中关键计算步骤进行GPU并行优化，使其在与CPU计算方式相比较时，具备更高效、精度更高、速度更快的优点。同时，我们也希望通过本研究，为GPU在医学影像处理领域中的应用提供一种可行的途径和方案，并且为医学影像处理领域中的相关研究提供参考依据。
五、研究意义
非刚体配准在医疗影像处理中有着广泛的应用，比如对器官、肌肉等结构进行识别和比对。然而，其计算复杂度较高，对计算设备的要求较高，因此限制了其的普及和应用范围。GPU在并行计算方面有卓越的性能，其广泛应用会带来很多实际应用的效益。因此本课题特别符合当前信息科技和生物医学等领域中面临的技术难题和应用需求，对于这两个领域的发展都将具有深远的意义。
总之，本研究将为医学图像配准领域的非刚体配准问题，提供一种新的并行计算优化方案，通过GPU优化加速整个计算过程，使计算更加快速、高效和准确。同时，该项目还将从技术和应用角度对现有技术进一步推进，为临床医学和生物医学等领域提供更好的医疗服务。