基于GPU的醫(yī)學圖像三維重建及可視化技術研究的開題報告

基于GPU的醫(yī)學圖像三維重建及可視化技術研究的開題報告一、選題背景和意義：隨著醫(yī)學影像技術的發(fā)展，醫(yī)學圖像數據量不斷增大，醫(yī)學圖像三維重建及可視化技術成為了現代醫(yī)學成像技術不可或缺的部分?；贕PU進行醫(yī)學圖像三維重建及可視化技術研究，可以大大提高醫(yī)學圖像處理的效率和質量，具有廣泛的應用前景。二、研究目的：本研究旨在設計一種高效的基于GPU的醫(yī)學圖像三維重建及可視化系統，提高醫(yī)學圖像的處理速度、質量和可視化效果，為臨床醫(yī)學診斷和治療提供支持。三、研究內容：1.基于GPU的醫(yī)學圖像三維重建算法研究；2.基于GPU的醫(yī)學圖像三維可視化算法研究；3.基于CUDA的醫(yī)學圖像處理加速技術研究；4.基于OpenGL的醫(yī)學圖像可視化技術研究；5.醫(yī)學圖像重建和可視化系統的設計與實現。四、研究方法：1.對醫(yī)學圖像進行采集、預處理和分割處理，得到分割后的三維醫(yī)學圖像；2.利用CUDA加速技術，實現基于GPU的醫(yī)學圖像三維重建算法和可視化算法；3.利用OpenGL技術，實現醫(yī)學圖像三維可視化；4.設計醫(yī)學圖像重建和可視化系統，實現基于GPU的醫(yī)學圖像處理和可視化。五、預期成果：1.實現基于GPU的醫(yī)學圖像三維重建算法和可視化算法；2.設計并實現基于GPU的醫(yī)學圖像處理加速系統；3.設計并實現基于OpenGL的醫(yī)學圖像可視化系統；4.實現基于GPU的醫(yī)學圖像重建和可視化系統，提高醫(yī)學圖像處理和可視化的效率和質量。六、可行性分析：1.目前GPU的計算能力和并行處理技術已經相當成熟，可以滿足醫(yī)學圖像處理和可視化的要求；2.CUDA加速技術和OpenGL可視化技術都是成熟的技術，廣泛應用于科學計算和圖形圖像處理領域；3.本研究擬利用現有的CUDA和OpenGL編程工具和庫，具有較高的可行性。七、研究計劃：本研究預計耗時兩年，具體研究計劃如下：第一年：1.調研國內外醫(yī)學圖像重建和可視化技術的最新進展；2.學習CUDA和OpenGL編程技術；3.實現基于GPU的醫(yī)學圖像三維重建算法和可視化算法。第二年：1.設計并實現基于CUDA和OpenGL的醫(yī)學圖像處理和可視化系統；2.測試系統的性能和功能，分析其優(yōu)缺點和不足之處；3.進一步完善系統，提高其性能和可靠性。八、參考文獻：[1]Xu,W.,Qiu,B.,Sun,K.,&Guo,Y.(2019).AnimprovedphasefieldmodelbasedontheTGVregularizationconstraintformedicalimagesegmentation.Medicalphysics,46(1),35-51.[2]Xiao,J.,Xu,W.,Li,Q.,&Zhong,Y.(2019).AnautomatictumorsegmentationmethodforPETandCTmedicalimagesusingimprovedgraphcut.Journalofmedicalsystems,43(4),93.[3]Jiang,Z.,Li,R.,Long,T.,Liu,H.,&Zhang,X.(2018).Analgorithmofmedicalimage3Dreconstructionandvisualization.InJournalofPhysics:ConferenceSeries(Vol.1026,No.5,p.052038).IOPPublishing.[4]He,Z.,Min,H.,Wu,X.,&Zhang,Y.(2018).Designofamedicalimage3DreconstructionandvisualizationsystembasedonCUDA.JournalofPhysics:ConferenceSeries,1069(1),012059.[5]Zhu,H.,Yan,S.,&Zhang,L.(2017).AcceleratingmedicalimagereconstructionwithCUDA.InJournalofPhysics:ConferenceSeries(Vol.841,No.1,p.012017).IOPPublishing.[6]Wang,B.,&Huang,J.(2017).GPU-acceleratedmedicalimageprocessingandvisua