By Thomas Martin Deserno, Heinz Handels, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff

In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2014 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Molekulare Bildgebung, Visualisierung und Animation, Bildsegmentierung und -fusion, Anatomische Atlanten, Zeitreihenanalysen, Biomechanische Modellierung, Klinische Anwendung computerunterstützter Systeme, Validierung und Qualitätssicherung u.v.m.

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Bis |F RE ˜ n − F RE ˜ n+1 | < E. Berechne F RE w w w uck, falls τ˜n+1 einen besseren F REw liefert als F. Gebe τ˜n+1 als Ergebnis zur¨ atsfunktion. τisotrop und die Identit¨ Abb. 1 zeigt, welche Schritte auf der GPU parallelisiert werden. Der Datenaustausch zwischen GPU und CPU wird minimal gehalten, da er zu den Anisoptroper ICP Algorithmus CPU GPU Initialisierung 1. Initialisierung Algorithmus Datentransfer zur GPU Korrespondenzsuche 2. Korrespondenzsuche mit KD-Baum Transformationsberechnung 3.

Der Iterative Closest Point (ICP) Algorithmus wird oft f¨ ur die rigide Feinregistrierung verwendet, bezieht jedoch a-priori Wissen u ¨ber die f¨ ur Tiefenbildkameras typischen anisotropen Messfehler nicht in die Transformationsberechnung mit ein. Eine k¨ urzlich vorgestellte, als anisotroper ICP (A-ICP) bezeichnete Erweiterung des ICP kompensiert diese Probleme, konnte wegen der hohen Laufzeit bislang jedoch nicht f¨ ur zeitkritische Anwendungen eingesetzt werden. In dieser Arbeit zeigen wir, dass man die Laufzeit des A-ICP mittels General Purpose Computation on Graphics Processing Unit (GPGPU)-Implementierung deutlich verringern kann.

In Zukunft muss untersucht werden, ob der GPGPU A-ICP, bei selber Laufzeit mit weniger Punkten, ein besseres Ergebnis erzielen kann als der ICP mit deutlich mehr Punkten. Laufzeitvergleich GPU- und CPU-Implementierung Anisotroper-ICP 1e+06 GPU CPU 100000 10000 Laufzeit [ms] Abb. 3. Durchschnittliche Laufzeit einer Iteration des CPU bzw. GPGPU Anisotropen-ICP f¨ ur unterschiedlich große Eingangspunktmengen Source und Target ± Standardabweichung. Zu beachten ist die logarithmische Skala der vertikalen Achse.

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