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針對目前醫學圖像配準技術無法滿足臨床實時性需求問題，對基于圖形處理器（ GPU）加速的醫學圖像配準技術進行綜述探討。首先對GPU通用計算進行概述，再以醫學圖像配準基本框架為主線，對近年來基于GPU加速的醫學圖像配準技術在國內外發展現狀進行深入研究，并針對正電子發射型計算機斷層顯像（ PET）和電子計算機斷層掃描（CT）數據的非線性配準問題，分別基于中央處理器（GPU）和GPU平臺進行配準實驗，通過實驗結果的對比，體現GPU加速配準技術的優越性。基于GPU加速的自由形變（FFD）和歸一化互信息（NMI）結合的非線性配準方法配準后互信息值略低于GPU平臺的配準結果，但其配準速度是GPU平臺的12倍。基于GPU加速的配準算法在保持配準精度的基礎上，配準速度都得到了很大的提升。
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