快速数字影像重建的2维/3维医学图像配准

目的 针对2D/3D医学图像配准过程中数字影像重建技术(DRR)生成图像和相似性程度测量两个步骤计算量大、耗时较长这一问题,提出了一种基于Bresenham直线生成算法改进的模式强度与梯度相结合的混合配准算法.方法 首先利用Bresenham直线生成算法原理改进传统光线投射算法(Ray-Casting),完成DRR图像的生成;其次模式强度与梯度相结合并引入多分辨率策略来降低相似性测度的计算复杂度;最终利用改进的鲍威尔优化算法对参数进行优化,完成整个配准过程.结果 实验结果表明,改进的混合配准算法与基于相关系数、互信息和模式强度的配准算法相比,配准效率大幅提升.模拟配准实验和临床配准实验完成时间分别为76.2 s和64.9 s,比传统配准算法效率提升3~6倍.结论 提出的算法在保证配准精度和高鲁棒性的前提下,大幅度地提高了2D/3D医学图像配准算法的运算速度,可以满足临床上精确引导手术进行的实时性要求.     

基于CUDA的2D-3D配准技术的研究

Nvidia从GeForce8系列开始,在显卡上推出统一计算设备框架技术,使GPU的通用计算（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。在医学图像分析中,图像配准通常是一个耗时的过程,不利于临床应用,为了加速医学图像的2D-3D配准过程,研究了CUDA的设计思想和编程方式,提出了一种基于CUDA并行编程模型的加速配准新技术,在构建的虚拟X线摄像系统下,采用并行计算的方式快速生成高质量DRR图像,以对应像素的灰度值残差作为相似性测度,使用Powell优化方法寻找最优变换。实验结果表明,该技术既很好地保持了配准精度,同时又大大提高了配准速度,加速比达到了十几甚至几十倍。     

基于CUDA的数字重建影像生成算法

鉴于数字重建影像生成过程具有良好的并行性,实现了一种基于CUDA并行计算的数字重建影像生成算法。该算法首先在CPU端使用八叉树结构来剔除体数据中的空体素并将其载入GPU;然后在GPU中根据光线和线程的对应关系,设计光线内核函数来模拟一束X线穿透人体组织的衰减过程;最后在GPU中由多线程并行执行内核函数来完成DRR图像生成过程。实验结果表明,该方法在保证DRR生成质量的前提下能有效利用GPU的并行计算能力,提高DRR图像的生成效率,满足图像引导放疗中对DRR生成过程的实时性要求。     

基于GPU的快速三维医学图像刚性配准技术*

自动三维配准将多个图像数据映射到同一坐标系中,在医学影像分析中有广泛的应用。但现有主流三维刚性配准算法(如FLIRT)速度较慢,2563大小数据的刚性配准需要300 s左右,不能满足快速临床应用的需求。为此提出了一种基于CUDA(compute unified device architecture)架构的快速三维配准技术,利用GPU(gra-phic processing unit)并行计算实现配准中的坐标变换、线性插值和相似性测度计算。临床三维医学图像上的实验表明,该技术在保持配准精度的前提下将速度提     

基于GPU的遥感图像配准并行程序设计与存储优化

遥感图像配准是遥感图像应用的一个重要处理步骤.随着遥感图像数据规模与遥感图像配准算法计算复杂度的增大,遥感图像配准面临着处理速度的挑战.最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算领域得到了快速发展.结合GPU面向通用计算领域的优势与遥感图像配准面临的处理速度问题,研究了GPU加速处理遥感图像配准的算法.选取计算量大计算精度高的基于互信息小波分解配准算法进行GPU并行设计,提出了GPU并行设计模型;同时选取GPU程序常用面向存储级的优化策略应用于遥感图像配准GPU程序,并利用CUDA(compute unified device architecture)编程语言在nVIDIA Tesla M2050GPU上进行了实验.实验结果表明,提出的并行设计模型与面向存储级的优化策略能够很好地适用于遥感图像配准领域,最大加速比达到了19.9倍.研究表明GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景.     

基于CCRE和PV插值的多模遥感图像自动配准技术研究

提出了一种基于交叉累积剩余熵(CCRE)进行多传感器图像配准的方法.在这类图像的配准中,不同类型的噪声以及失真对配准效果的影响是未知的,研究和评估了CCRE在卫星图像配准中应用的可行性.通过仿真和分析表明,采用CCRE作为相似性度量准则能够得到更好的配准效果.采用了一种新的优化方法,采用PV插值来计算相似性度量准则的梯度.在以前的应用中PV插值只应用在两幅图像的联合直方图的重建中.将PV插值应用到相似性度量准则的梯度中,从而可以直接基于PV插值应用优化过程.仿真表明这种采用CCRE作为相似性衡量标准,并且在优化过程中采用PV插值的方法能够获得比其他方法更好的配准效果.     

基于灰度特征的一致性弹性配准算法

医学图像配准算法中,基于灰度的弹性配准方法具有自动化程度高的优点,但是灰度对应性的模糊容易导致误配准.提出一种利用局部互相关系数作为相似性测度的灰度一致性配准算法.该算法在相似性测度函数中将前向变换和后向变换联系起来,把局部互相关系数的和作为相似性测度函数,并通过在局部互相关系数相似性测度中引入一致性约束条件,有效地确保了前向变换和后向变换的互逆性,同时进一步增强了待配准图像灰度的对应性.     

基于GPU的实时三维点云数据配准研究

在三维重建中,不同摄像机坐标系下点云配准耗时过多。为此,提出一种基于图形处理单元(GPU)的实时三维点云数据配准算法。利用投影映射法获取匹配点对,使用点到切平面距离最小化方法计算变换矩阵,通过GPU多线程并行处理大规模图像数据。实验结果表明,对于分别包含307 200个数据的2帧点云,在保持原有配准效果的基础上,该算法的最优耗时仅为基于CPU的最近邻迭代算法的11.9%。     

基于灰度互信息和梯度相似性的医学图像配准及其加速处理

研究基于归一化互信息的医学图像刚性配准算法,提出改进配准速度和改善配准精度的相应措施．配准处理包含3项主要计算处理,即空间变换、互信息计算以及优化搜索．针对不同计算处理分别研究了相应加速策略,提高其计算速度,实现三维体数据的快速配准．并且,针对传统基于互信息测度配准方法未利用图像灰度空间分布信息,提出将灰度变化梯度相似性与互信息相结合的配准方法,从而进一步提高了配准算法的精度和鲁棒性．实验结果表明了算法的有效性．     

基于图形处理器加速的医学图像配准技术进展

针对目前医学图像配准技术无法满足临床实时性需求问题,对基于图形处理器(GPU)加速的医学图像配准技术进行综述探讨。首先对GPU通用计算进行概述,再以医学图像配准基本框架为主线,对近年来基于GPU加速的医学图像配准技术在国内外发展现状进行深入研究,并针对正电子发射型计算机断层显像(PET)和电子计算机断层扫描(CT)数据的非线性配准问题,分别基于中央处理器(CPU)和GPU平台进行配准实验,通过实验结果的对比,体现GPU加速配准技术的优越性。基于GPU加速的自由形变(FFD)和归一化互信息(NMI)结合的非线性配准方法配准后互信息值略低于CPU平台的配准结果,但其配准速度是CPU平台的12倍。基于GPU加速的配准算法在保持配准精度的基础上,配准速度都得到了很大的提升。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

基于CnV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。