基于CUDA的快速医学图像配准算法研究的中期报告.docx

基于CUDA的快速医学图像配准算法研究的中期报告 一、研究进展 本研究旨在基于CUDA平台实现快速医学图像配准算法，包括图像预处理、特征提取、配准优化等方面的研究。自项目启动以来，已完成了以下主要工作： 1. CUDA环境搭建：完成了CUDA 10.0的安装和配置，并成功运行了相关示例程序，为后续研究奠定了基础。 2. 图像预处理：完成了医学图像的读取、预处理和转换等工作，包括图像格式转换、坐标系转换、图像去噪、滤波等。 3. 特征提取：完成了基于SIFT、SURF和ORB等算法的特征提取，并进行了特征匹配。在特征提取的过程中，使用了OpenCV库中的相关函数。 4. 配准优化：完成了基于初步配准结果的优化算法研究，并在CUDA平台上实现了相应的代码。优化算法包括基于梯度下降和Hessian矩阵的优化方法。 二、存在的问题 1. 由于时间和资源的限制，目前还未完成算法的优化和加速工作，需要进一步探索优化算法和加速策略。 2. 数据集较小，需要进一步扩充数据集，以更好地验证算法的稳定性和性能优势。 3. 目前还未进行完整的实验，需要进一步调整算法参数和优化策略，以提高配准的准确度和速度。 三、下一步工作 1. 完成算法的优化和加速工作，提高算法的效率和稳定性。 2. 扩充数据集，进一步验证算法的效果。 3. 进行完整实验，比较分析优化前后算法性能的差异，并提出改进意见。 4. 提出实现细节方面的优化措施，增加算法的鲁棒性和可靠性。 5. 撰写论文，准备提交相关学术期刊。