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基于CUDA的肝脏CT图像分割算法研究的开题报告
一、选题背景和意义
CT图像分割技术是医学图像处理领域中的一个重要研究方向。而肝脏CT图像分割更是其中的一个难点问题，由于人体肝脏的解剖结构与周围组织复杂多样，且难以保证每位患者的肝脏形态一致，这些都使得肝脏CT图像的分割难度加大，需要高效和精准的算法进行处理，以达到辅助医生诊断的目的。
而现在，随着计算机硬件和算法的飞速发展，并行计算技术变得更加成熟，GPU作为一种强大的计算加速器已被广泛应用于各个领域，尤其是医学图像处理领域。因此，基于CUDA的肝脏CT图像分割算法研究是十分有意义的。
二、研究内容和技术路线
本次研究的主要内容为，根据已有的肝脏CT数据集，选取合适的算法进行分析和选择，设计和实现基于CUDA的肝脏CT图像分割算法，并测试其效果。
在技术路线方面，考虑到CUDA平台本身的特性，本研究计划将算法分解成并行计算任务进行处理。具体地，将以下算法应用于基于CUDA的肝脏CT图像分割中：
1.基于深度学习的卷积神经网络(CNN)算法
2.基于神经元级的图卷积网络(GCN)算法
3.基于快速行进式嵌入(FastMarchingMethod,FMM)算法
其中，这三个算法都是在医学图像处理领域最为常用、有效的算法之一，其在并行计算加速上也具有较好的可行性和性能。
三、预期效果
通过本次研究，我们期望可以设计出一种高效、精准的基于CUDA的肝脏CT图像分割算法，实现将肝脏分割出来的自动化处理，并且优化算法的速度和精度。这将有望帮助医疗工作者快速、准确地对患者进行诊断，促进肝脏疾病的早期发现和治疗。
四、研究关键点
1.选取合适的算法，保证肝脏CT图像分割的准确性和效率。
2.利用CUDA平台的并行计算特性，实现算法的加速处理。
3.优化算法的算法精度和运行时间，并与其他肝脏CT图像分割算法进行比较。