医学影像非刚性配准的并行加速及优化
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics(2012)
摘要
三次B样条函数拟合小形变需要大量控制点,且非刚性配准的迭代算法和归一化互信息计算量巨大,使得非刚性配准缓慢.为了提高配准速度,提出基于B样条函数的二级并行算法,其中对归一化互信息使用数据并行算法;对梯度下降流使用任务并行算法,并将数据并行算法嵌入到任务并行算法中.为减少计算量,提出图像多层次局部熵提取自由形变场活动控制点的算法,使活动控制点仅分布于待配准的目标之上,并使用B样条系数的快速算法进一步减少计算量;对由于控制点分布优化造成的各线程块并行计算量不平衡的问题,使用类似于Greedy算法的计算平衡算法使各线程块的计算量均衡.实验结果表明,使用B样条系数快速算法可以减少约50%的B样条系数计算量;与串行算法相比,使用二级并行算法以及控制点分布优化算法可以达到60~80倍的加速效果;比现有的数据并行配准算法可提速约6倍.
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关键词
parallel algorithm,gradient descent flow,normalized mutual information,local entropy
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