【摘 要】
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为了解决传统的CPU串行算法对血管内光学相干断层扫描（IVOCT）图像进行管腔分割时耗时较多的问题,提出一种基于图形处理器（GPU）的IVOCT图像管腔分割算法。首先,分析基于CPU管腔分
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为了解决传统的CPU串行算法对血管内光学相干断层扫描（IVOCT）图像进行管腔分割时耗时较多的问题,提出一种基于图形处理器（GPU）的IVOCT图像管腔分割算法。首先,分析基于CPU管腔分割算法可知算法最耗时的两部分是坐标转换算法获取极坐标图像和动态规划算法获取管腔内壁轮廓。接着,分析坐标转换算法和动态规划算法的并行性,在统一设备架构（CUDA）下实现GPU加速优化。最后,在MATLAB中进行仿真实验,定量分析GPU加速后的坐标转换算法、动态规划算法以及最终管腔分割算法的优化性能。实验表明,基于GPU的管
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