La generación de imágenes médicas es una de las primeras aplicaciones para las que se recurrió a la aceleración mediante GPU. El uso de las GPU se ha hecho tan frecuente en dicho campo que existen varios sistemas médicos que se suministran con GPU Tesla de NVIDIA.

Reconstrucciones de IRM avanzadas aceleradas por GPU Stone, et al	Reconstrucción de tomografía computarizada Batenburg, Sijbers, et al

Principales desarrolladores y aplicaciones de imágenes médicas que utilizan CUDA

* Mejora esperada de la velocidad con respecto a un sistema basado en una CPU x64 de cuatro núcleos. Cifra obtenida de las pruebas internas de NVIDIA o de la documentación suministrada por el proveedor de la aplicación.

Otro software/equipamiento de generación de imágenes médicas basado en GPUs con arquitectura CUDA

• Toolkit de CUDA Insight: extensión acelerada por CUDA del toolkit de segmentación y registro de Insight (ITK)
• GPULib: aceleración de IDL
• Aceleración de MATLAB
• NVPP: NVIDIA Performance Primitives (acceso rápido): Se centra en el procesamiento de imágenes y vídeo
• Sistema Techniscan de mamografía completa por ultrasonido

Informes técnicos sobre la generación de imágenes para medicina utilizando CUDA

• Sistema de imágenes médicas estereoscópicas de la Universidad de Tokio
• ITK en CUDA
• Documentos sobre tomografía computarizada
• Grupo de tomografía digital de la Universidad de Amberes, Bélgica
• Documentos sobre imágenes de TC de GE Healthcare: Retroproyección de Cone-Beam y reconstrucción de Fluoro-CT
• Reconstrucción de Siemens Medical CT
• Estudio de Klaus Mueller de la generación de imágenes médicas con GPU
• Registro de imágenes 3D
• Registro deformable rápido

• TC Cone beam de Toshiba Stroke Research Center y SUNY Buffalo
• Tomografía 3D a alta velocidad con CPU, GPU y FPGA
• IRM en CUDA
• Autocalibración acelerada de GRAPPA en IRM
• Reconstrucción de imágenes por RM utilizando la GPU, Siemens
• IRM rápida con computación grid
• Reconstrucción IRM avanzada
• Uso de procesos estocásticos en la GPU para establecer mapas de conexiones a partir de datos de DT-MRI
• Segmentación
• Uso de caminos aleatorios para la segmentación interactiva de órganos en dos y tres dimensiones
• Registro
• Registro automático mediante ultrasonido y TC para diagnóstico por imagen y cirugía guiada por imágenes
• Registro interactivo de imágenes basado en modelos
• Renderizado
• Renderizado basado en la importancia de los componentes para imágenes médicas
• Renderizado de volúmenes en tiempo real para visualización de alta calidad en realidad aumentada
• Imágenes médicas
• Construcción de canales para kernels CUDA basados en grafos de escena para XIP

Ver también

• Generación de imágenes y visión computarizada a través de la GPU: funciones y librerías fundamentales
• Aceleración de MATLAB
• Otras soluciones Tesla sectoriales
• Librerías y herramientas de desarrollo de software CUDA