MR图像的脑组织分割及GPU硬件加速的开题报告.docx

MR图像的脑组织分割及GPU硬件加速的开题报告

市面上流行的医学影像处理软件大多应用到MRI脑影像分析，其中的脑组织分割（BrainTissueSegmentation）是MRI图像处理的一个重要应用。脑组织分割可以将不同的脑组织类型，如灰质、白质和脑脊液，从MRI图像中分离出来，并生成二进制图像和三维重建特定脑组织类型（如灰质）的三维几何形状。这种操作对于研究脑部疾病、神经解剖学和神经发育等方向有着重要意义。

然而，MRI脑影像分析及脑组织分割需要耗费大量的计算资源和时间。目前，GPU硬件可以为MRI图像处理提供极大的帮助。GPU的并行计算能力远超于CPU，大大提升了MRI图像分析速度和吞吐量。因此，我们将研究MRI脑组织分割算法，并将其应用到GPU硬件上进行加速。

我们将首先探索脑组织分割的算法，例如基于大脑分区图的方法、基于形态学的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法等。然后，我们将评估将这些算法应用于GPU硬件的可行性和效果，并实施相应的API。我们的主要研究内容包括：

1.脑组织分割算法的研究和选取；

2.MRI图像的预处理，包括开运算、闭运算、阈值分割等；

3.利用CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）编写GPU并行算法，提高MRI脑组织分割的运行效率；

4.对GPU加速的MRI脑组织分割算法进行实验验证和性能分析。

研究计划的进度计划如下：

第1-4周-确定研究方向，收集文献资料并阅读相关论文。

第5-6周-了解MRI图像预处理技术和脑组织分割算法。

第7-8周–研究CUDA编程语言和GPU的基础知识。

第9-10周–编写GPU并行算法以及API实现。

第11-12周–调试测试GPU加速MRI脑组织分割算法并性能测试。

第13-14周-数据分析并撰写研究报告。

预期的研究成果是开发了一个高效的、基于GPU硬件加速的MRI脑组织分割算法，并给出相关的API。该算法可以更快速地完成MRI图像分析，提高MRI脑影像的处理效率。该研究将在神经科学、医学影像处理和神经解剖学等领域具有广泛的应用价值。