正規化相互情報量に基づく非剛体位置合わせのCUDAによる高速化(位置合わせ・神経回路,ポスターティーザー1,統計モデルとその応用,医用画像一般)
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概要
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本稿では,正規化相互情報量に基づく非剛体位置合わせの高速化を目的として,CUDA (Compute Unified Device Architecture)による高速化手法を提案する.提案手法は,正規化相互情報量を高速に計算するために,結合ヒストグラムのデータサイズを削減し共有メモリ上に格納する.また,再利用できる計算結果を共有メモリ上に格納することにより,高速なB-spline変形を実現する.実験では,512×512×256ボクセルからなる4例を用いて提案手法の性能を評価した.結果として,共有メモリの使用により1.3〜1.4倍の速度向上を得た.また,4コア上で動作するCPU実装と比較して,6.1〜6.9倍の速度向上を得た.
- 2012-01-12
著者
-
伊野 文彦
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
萩原 兼一
大阪大学大学院情報科学研究科
-
伊野 文彦
大阪大学大学院情報科学研究科
-
萩原 兼一
大阪大学
-
池田 圭
大阪大学大学院情報科学研究科
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