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针对目前医学图像配准技术无法满足临床实时性需求问题，对基于图形处理器（ GPU）加速的医学图像配准技术进行综述探讨。首先对GPU通用计算进行概述，再以医学图像配准基本框架为主线，对近年来基于GPU加速的医学图像配准技术在国内外发展现状进行深入研究，并针对正电子发射型计算机断层显像（ PET）和电子计算机断层扫描（CT）数据的非线性配准问题，分别基于中央处理器（GPU）和GPU平台进行配准实验，通过实验结果的对比，体现GPU加速配准技术的优越性。基于GPU加速的自由形变（FFD）和归一化互信息（NMI）结合的非线性配准方法配准后互信息值略低于GPU平台的配准结果，但其配准速度是GPU平台的12倍。基于GPU加速的配准算法在保持配准精度的基础上，配准速度都得到了很大的提升。
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