本文關(guān)鍵詞：針對DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪的研究及GPU加速，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近幾年血管疾病高發(fā),其危害已超過傳染性疾病,成為我國威脅居民健康最大類疾病。診斷此類疾病變得尤為重要,而DSA(Digital Subtraction Angiography,數(shù)字減影血管造影)醫(yī)學(xué)圖像在血管造影方面又有著舉足輕重的地位。然而DSA醫(yī)學(xué)圖像在攝制、儲存、處理和傳遞過程中,將不可避免地會引入圖像的降質(zhì)、模糊以及噪聲的干擾,采集到的圖像信息及特征會衰減、被掩蓋,甚至出現(xiàn)模糊。但又由于DSA醫(yī)學(xué)圖像分辨率高,所以無論使用何種去噪算法都將會很耗時(shí),傳統(tǒng)的串行計(jì)算難以滿足醫(yī)學(xué)圖像對去噪實(shí)時(shí)性較高的要求。因此,嚴(yán)重影響了醫(yī)生對病人病情的診斷。本論文主要工作及創(chuàng)新包括以下幾部分:第一,分析了DSA醫(yī)學(xué)圖像噪聲,針對其噪聲建立了圖像降質(zhì)和復(fù)原模型,并選擇了實(shí)驗(yàn)噪聲模型。構(gòu)建了針對DSA醫(yī)學(xué)圖像的評價(jià)體系。對DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪的耗時(shí)性進(jìn)行了分析,并提出了針對帶噪DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪采用GPU(Graphics Processing Unit,圖形處理單元)加速的方法。第二,提出并實(shí)現(xiàn)了針對DSA醫(yī)學(xué)圖像噪聲使用KNN(K Nearest Neighbors,K最近鄰)算法去噪并進(jìn)行GPU加速的方法。針對帶噪DSA醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行KNN算法的參數(shù)選擇,并對其進(jìn)行了串行化實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)表明,KNN算法對帶有高斯噪聲的DSA醫(yī)學(xué)圖像去除效果最好。通過CUDA(Compute Unified Device Architecture,計(jì)算統(tǒng)一設(shè)備架構(gòu))平臺對KNN算法進(jìn)行了單GPU系統(tǒng)與多GPU系統(tǒng)的并行化實(shí)現(xiàn),并分別得到最大73.38和148.2倍的加速比。第三,提出并實(shí)現(xiàn)了針對DSA醫(yī)學(xué)圖像噪聲使用NLM(Non-local Means,非局部均值)算法去噪并進(jìn)行GPU加速的方法。針對帶噪DSA醫(yī)學(xué)圖像使用NLM算法及其改進(jìn)后的快速NLM算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)及GPU加速,實(shí)驗(yàn)表明,算法對帶有高斯噪聲的DSA醫(yī)學(xué)圖像去除效果最好,并行化實(shí)現(xiàn)后,分別得到最大158.8和72.9倍的加速比。第四,對比分析了KNN算法、NLM算法及其改進(jìn)后算法,針對DSA醫(yī)學(xué)圖像在噪聲去除效果和并行化時(shí)間兩方面的差異。通過對比分析得到,NLM算法對DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪能力略好于KNN算法和快速NLM算法,KNN算法與快速NLM算法基本上相同;NLM算法最為耗時(shí),快速NLM算法耗時(shí)略長于KNN算法,KNN算法在多GPU系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)時(shí),高分辨率下與單GPU相比優(yōu)勢更明顯。
【關(guān)鍵詞】：DSA KNN NLM GPU CUDA 圖像去噪
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 研究背景及意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展12-16
• 1.2.1 圖像去噪研究現(xiàn)狀及發(fā)展12-13
• 1.2.2 GPU研究現(xiàn)狀及發(fā)展13-14
• 1.2.3 基于GPU的醫(yī)學(xué)成像研究現(xiàn)狀及發(fā)展14-16
• 1.3 主要研究內(nèi)容與章節(jié)安排16-17
• 第2章 GPU與CUDA17-22
• 2.1 GPU計(jì)算與GPGPU17-18
• 2.2 CUDA架構(gòu)18-19
• 2.3 CUDA編程模型19
• 2.4 CUDA線程層次結(jié)構(gòu)19-20
• 2.5 CUDA內(nèi)存20-21
• 2.6 本章小結(jié)21-22
• 第3章 實(shí)驗(yàn)策略及實(shí)驗(yàn)前期準(zhǔn)備22-33
• 3.1 DSA噪聲分析22
• 3.2 圖像降質(zhì)復(fù)原模型的建立22-23
• 3.3 噪聲模型選擇23-25
• 3.4 DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪效果評價(jià)體系的建立及選擇25-29
• 3.4.1 主觀評價(jià)26
• 3.4.2 客觀評價(jià)26-29
• 3.5 DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪耗時(shí)分析29-30
• 3.6 實(shí)驗(yàn)前期準(zhǔn)備30-32
• 3.6.1 硬件準(zhǔn)備30-31
• 3.6.2 軟件準(zhǔn)備31-32
• 3.6.3 DSA醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)準(zhǔn)備32
• 3.7 本章小結(jié)32-33
• 第4章 基于KNN算法DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪及GPU加速33-55
• 4.1 KNN算法描述33-34
• 4.1.1 KNN算法介紹33-34
• 4.1.2 KNN算法與暴力搜索法34
• 4.2 基于KNN算法DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪的實(shí)現(xiàn)34-35
• 4.3 去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析35-41
• 4.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果36-37
• 4.3.2 結(jié)果分析37-41
• 4.4 基于KNN算法DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪并行化實(shí)現(xiàn)41-45
• 4.4.1 距離計(jì)算41-43
• 4.4.2 線程分配43-44
• 4.4.3 實(shí)現(xiàn)流程44-45
• 4.5 并行化實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析45-47
• 4.6 基于多GPU系統(tǒng)的KNN算法并行化實(shí)現(xiàn)47-54
• 4.6.1 各計(jì)算節(jié)點(diǎn)間任務(wù)與數(shù)據(jù)的分配47-49
• 4.6.2 各計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)任務(wù)與數(shù)據(jù)的分配49-51
• 4.6.3 各GPU內(nèi)任務(wù)與數(shù)據(jù)的分配51-53
• 4.6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析53-54
• 4.7 本章小結(jié)54-55
• 第5章 基于NLM算法DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪及GPU加速55-70
• 5.1 NLM算法描述55
• 5.2 基于NLM算法DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪的實(shí)現(xiàn)55-56
• 5.3 NLM算法去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析56-60
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果56-57
• 5.3.2 結(jié)果分析57-60
• 5.4 基于NLM算法并行化實(shí)現(xiàn)60-61
• 5.5 NLM算法并行化實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析61-62
• 5.6 基于快速NLM算法DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪的實(shí)現(xiàn)62
• 5.7 快速NLM算法去噪實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析62-67
• 5.7.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果62-63
• 5.7.2 結(jié)果分析63-67
• 5.8 快速NLM算法并行化實(shí)現(xiàn)67-68
• 5.9 快速NLM算法并行化實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析68
• 5.10 本章小結(jié)68-70
• 第6章 基于兩種算法的DSA醫(yī)學(xué)圖像去噪對比及分析70-74
• 6.1 去噪效果對比及分析70-71
• 6.2 并行化時(shí)間對比及分析71-72
• 6.3 本章小結(jié)72-74
• 第7章 總結(jié)及今后工作74-75
• 7.1 總結(jié)74
• 7.2 今后工作74-75
• 參考文獻(xiàn)75-83
• 致謝83-84
• 攻讀學(xué)位期間取得的科研成果84

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