Fully-Deformable 3D Image Registration in Two Seconds

Daniel Budelmann, Lars König, Nils Papenberg, Jan Lellmann

Abstract

We present a highly parallel method for accurate and efficient variational deformable 3D image registration on a consumer-grade graphics processing unit (GPU). We build on recent matrix-free variational approaches and specialize the concepts to the massively-parallel manycore architecture provided by the GPU. Compared to a parallel and optimized CPU implementation, this allows us to achieve an average speedup of 32.53 on 986 real-world CT thorax-abdomen follow-up scans. At a resolution of approximately 256 3 voxels, the average runtime is 1.99 seconds for the full registration. On the publicly available DIR-lab benchmark, our method ranks third with respect to average landmark error at an average runtime of 0.32 seconds.

OriginalspracheEnglisch
TitelBildverarbeitung für die Medizin 2019
Seitenumfang6
Herausgeber (Verlag)Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsdatum07.02.2019
Seiten302-307
ISBN (Print)978-3-658-25325-7
ISBN (elektronisch)978-3-658-25326-4
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 07.02.2019
VeranstaltungWorkshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2019 - Lübeck, Deutschland
Dauer: 17.03.201919.03.2019
Konferenznummer: 224899

Fingerprint

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