桂叶晨
- 作品数：3 被引量：12H指数：1
- 供职机构：南方医科大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于CUDA的锥束CT重建与CT图像可视化技术研究
- 锥束CT重建与CT图像可视化技术是医学辅助诊断技术中的两项重要技术。前者利用CT平板探测器所获得的二维投影求得三维物体的密度分布，从而为现代医学提供丰富的解剖学信息;后者将这个三维物体的剖面信息转变为具有直观立体效果的图...
- 桂叶晨
- 关键词：CT图像图像可视化图形处理芯片
- 文献传递
- 基于CUDA架构与B样条的实时锥束CT重建算法被引量：1
- 2010年
- 随着X线探测板数据采集速度的快速发展,研究者开始利用C臂机采集投影数据并重建断层图像,用于手术导航或者放射治疗。但是普通PC的重建速度慢,很难匹配硬件数据采集速度,限制了其在实时临床环境中的应用。本文提出一种基于CUDA(Compute Unified Device Architecture)架构的改进FDK算法,利用GPU(Graphic Porcessing Unit)显卡的并行计算能力实现了实时CT重建,并通过B样条插值提高重建图像的质量,在实时临床环境中具有很好的应用价值。
- 秦安桂叶晨冯前进陈武凡
- 关键词：CUDAFDK算法CT重建
- 基于CUDA的双三次B样条缩放方法被引量：10
- 2009年
- Nvidia在GeForce 8系列显卡上推出的CUDA(统一计算设备架构)技术使GPU通用计算(GPGPU)从图形硬件流水线和高级绘制语言中解放出来,开发人员无须掌握图形学编程方法即可在单任务多数据模式(SIMD)下完成高性能并行计算。研究了CUDA的设计思想和编程方式,改进了基于双三次B样条曲面的图像缩放算法,使用多个线程将计算中耗时的B样条重采样部分改造成SIMD模式,并分别采用CUDA中全局存储器和共享存储器策略在CUDA上完成图像缩放的全过程。实验结果表明,基于CUDA的B样条曲面并行插值方法成功实现了硬件加速,相对于CPU上运行的B样条缩放算法,其执行效率明显提高,易于扩展,对于大规模数据处理呈现出良好的实时处理能力。
- 桂叶晨冯前进刘磊陈武凡
- 关键词：图像缩放重采样
