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Enregistrement W2099528092 · doi:10.1109/iembs.2008.4650431

Real-time intensity-based rigid 2d-3d medical image registration using RapidMind Multi-core Development Platform

2008· article· en· W2099528092 sur OpenAlexaff
Lin Xu, Justin W. L. Wan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceExploitComputationGraphicsImage registrationProcess (computing)Core (optical fiber)Computational scienceComputer visionArtificial intelligenceParallel computingImage (mathematics)Computer graphics (images)Algorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present an efficient intensity-based rigid 2D-3D image registration method. We implement the algorithm using the RapidMind Multi-core Development Platform(1) to exploit the highly parallel multi-core architecture of graphics processing units (GPUs). We use a ray casting algorithm to generate the digitally reconstructed radiographs (DRRs) on GPUs and efficiently reduce the complexity of DRR construction. The registration optimization problem is solved by the Gauss-Newton method. To fully exploit the multi-core parallelism, we implement almost the entire registration process in parallel by RapidMind. We also discuss the RapidMind implementation of the major computation steps. Numerical results are presented to demonstrate the efficiency of our method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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