類似性メトリックの並列計算によるニューロイメージ登録の加速

神経画像の登録は、脳の形態計​​測分析と治療効果の評価に不可欠です。ただし、浮気やアリなどの既存の高度な登録アルゴリズムは、臨床使用に十分な効率ではありません。このホワイトペーパーでは、ANTの対称違い登録のための類似性メトリックおよびGPU加速相関係数（CC）計算としての相関比（CR）を伴う浮気のGPU実装が開発されました。対応する元のツールとの比較は、加速されたアルゴリズムが計算効率の観点から元のアルゴリズムを大幅に上回ることができることを示しています。このペーパーでは、これらの登録ツールを臨床アプリケーションに適用する大きな可能性を示しています。

Neuroimage registration is crucial for brain morphometric analysis and treatment efficacy evaluation. However, existing advanced registration algorithms such as FLIRT and ANTs are not efficient enough for clinical use. In this paper, a GPU implementation of FLIRT with the correlation ratio (CR) as the similarity metric and a GPU accelerated correlation coefficient (CC) calculation for the symmetric diffeomorphic registration of ANTs have been developed. The comparison with their corresponding original tools shows that our accelerated algorithms can greatly outperform the original algorithm in terms of computational efficiency. This paper demonstrates the great potential of applying these registration tools in clinical applications.