基于CUDA的地标匹配快速测地射击方法
计算机视觉与模式识别
2019-07-11 v1
摘要
通过测地射击实现地标匹配是生物医学中众多基于配准应用的先决任务。测地射击已被发展为一种解决方案，其将微分同胚配准表述为哈密顿框架下的一个最优控制问题。在该框架中，当地标位置q0固定时，问题仅依赖于初始动量p0，并依据一组约束方程随时间步演化。给定初始p0，算法将q和p沿时间步向前流动，基于点集失配和动能计算损失，通过时间反向传播计算p0上的梯度并更新之。在前向与反向传播中，必须计算并边缘化地标点上的成对核K以及额外的中间项，导致O(N2)的计算复杂度，其中N为待配准的点数。对于医学图像应用，N可能达数千量级，使得该操作计算代价高昂。本工作中，我们提出了一种基于共享内存归约的CUDA实现。与朴素的基于CPU的实现相比，我们的实现取得了近2个数量级的加速，且数值精度更高、配准结果更优。
引用
@article{arxiv.1907.04839,
title = {Fast geodesic shooting for landmark matching using CUDA},
author = {Jiancong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.04839},
year = {2019}
}