一种心脏运动补偿算法的GPU实现

摘要：

在心肌灌注核磁共振(MR)图像中，病人的呼吸和心跳会使心脏的位置和形状发生改变，因此需要对心脏核磁共振(CMR)时间序列图像中的心肌图像位置进行运动补偿。针对医学图像特征较少的问题，利用马尔科夫随机场(MRF)模型，提出一种基于图像配准的心脏运动补偿算法。根据心动周期不同时间点图像像素块的邻域和灰度信息，计算心脏的运动向量，将最相似的像素块平移到图像的相近位置，对心跳产生的位移进行补偿。由于MRF模型的计算量较大，将CPU算法和GPU算法相结合，计算耗时部分使用GPU并行实现，以提高程序的运行速度。实验结果表明，该方法能有效地对心肌灌注MR图像中心脏的位移和弹性形变进行补偿，结合GPU算法能使运动补偿算法的计算性能提高400%，图像配准时间仅为CPU算法的1/3。

关键词：心肌灌注核磁共振图像、马尔科夫随机场、位移补偿、配准、并行算法、优化算法

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“973”计划基金资助项目2010CB732506；上海市基础研究基金资助项目12jc1410502

在线出版日期：2013-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：19-23,30