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基于Spark的并行醫(yī)學(xué)圖像處理研究

發(fā)布時(shí)間:2019-05-10 03:58
【摘要】:隨著醫(yī)學(xué)圖像規(guī)模的不斷增長,為了快速且有效的處理醫(yī)學(xué)圖像并使各類圖像處理算法得到應(yīng)用.文章將傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理方法與Spark整合起來,提出了基于Spark的并行醫(yī)學(xué)圖像處理方法.首先,采用基于二進(jìn)制的圖像預(yù)處理轉(zhuǎn)換方法,存儲(chǔ)圖像到分布式文件系統(tǒng)HDFS中;其次,應(yīng)用傳遞函數(shù)的方法,避免了圖像處理算法進(jìn)行MapReduce轉(zhuǎn)化,實(shí)現(xiàn)了快速的通用圖像并行處理;最后,以肺葉DR圖像分割算法為實(shí)例證明了基于Spark醫(yī)學(xué)圖像并行處理有較好的適應(yīng)性和較高的效率,并適應(yīng)大規(guī)模圖像的并行處理.
[Abstract]:With the increasing scale of medical images, in order to process medical images quickly and effectively, various kinds of image processing algorithms are applied. In this paper, the traditional medical image processing method is integrated with Spark, and a parallel medical image processing method based on Spark is proposed. Firstly, the binary-based image pre-processing method is used to store the image into the distributed file system (HDFS). Secondly, the transfer function method is used to avoid the MapReduce conversion of the image processing algorithm, and the fast general image parallel processing is realized. Finally, taking the lung lobe DR image segmentation algorithm as an example, it is proved that the parallel processing of medical images based on Spark has good adaptability and high efficiency, and adapts to the parallel processing of large-scale images.
【作者單位】: 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】:國家重大科技專項(xiàng)(2012ZX10004-901) 四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013SZ0002,2014SZ0109)
【分類號(hào)】:TP391.41

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本文編號(hào):2473325

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