代码实现高性能异构医疗成像系统

精选原创

wx5f184b1820e35 2024-06-08 23:52:24 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者wx5f184b1820e35的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

C++ 代码实现高性能异构医疗成像系统

数据加载模块

从文件或其他来源加载医疗图像数据。

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>

// 加载图像数据的函数
std::vector<float> loadImage(const std::string& filename, int& width, int& height) {
    std::ifstream file(filename, std::ios::binary);
    if (!file) {
        std::cerr << "无法打开文件" << std::endl;
        exit(1);
    }

    // 假设文件头包含宽度和高度信息
    file.read(reinterpret_cast<char*>(&width), sizeof(int));
    file.read(reinterpret_cast<char*>(&height), sizeof(int));

    std::vector<float> imageData(width * height);
    file.read(reinterpret_cast<char*>(imageData.data()), width * height * sizeof(float));
    file.close();

    return imageData;
}

预处理模块

对图像数据进行预处理，如去噪、标准化等。

// 对图像数据进行预处理的函数
void preprocessImage(std::vector<float>& imageData, int width, int height) {
    // 简单去噪示例：将每个像素的值减去其邻域内像素的平均值
    std::vector<float> tempData = imageData;

    for (int y = 1; y < height - 1; ++y) {
        for (int x = 1; x < width - 1; ++x) {
            float sum = 0.0f;
            for (int ky = -1; ky <= 1; ++ky) {
                for (int kx = -1; kx <= 1; ++kx) {
                    sum += tempData[(y + ky) * width + (x + kx)];
                }
            }
            imageData[y * width + x] = imageData[y * width + x] - sum / 9.0f;
        }
    }
}

核心计算模块

利用GPU进行核心计算，如图像滤波、卷积等。

#include <cuda_runtime.h>

__global__ void convolutionKernel(const float* input, float* output, const float* kernel, int width, int height, int kernelSize) {
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    int halfKernel = kernelSize / 2;

    if (x < width && y < height) {
        float sum = 0.0f;
        for (int ky = -halfKernel; ky <= halfKernel; ++ky) {
            for (int kx = -halfKernel; kx <= halfKernel; ++kx) {
                int ix = min(max(x + kx, 0), width - 1);
                int iy = min(max(y + ky, 0), height - 1);
                sum += input[iy * width + ix] * kernel[(ky + halfKernel) * kernelSize + (kx + halfKernel)];
            }
        }
        output[y * width + x] = sum;
    }
}

void convolveImage(const std::vector<float>& input, std::vector<float>& output, const std::vector<float>& kernel, int width, int height, int kernelSize) {
    float *d_input, *d_output, *d_kernel;

    cudaMalloc(&d_input, width * height * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_output, width * height * sizeof(float));
    cudaMalloc(&d_kernel, kernelSize * kernelSize * sizeof(float));

    cudaMemcpy(d_input, input.data(), width * height * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_kernel, kernel.data(), kernelSize * kernelSize * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    dim3 blockDim(16, 16);
    dim3 gridDim((width + blockDim.x - 1) / blockDim.x, (height + blockDim.y - 1) / blockDim.y);

    convolutionKernel<<<gridDim, blockDim>>>(d_input, d_output, d_kernel, width, height, kernelSize);

    cudaMemcpy(output.data(), d_output, width * height * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_input);
    cudaFree(d_output);
    cudaFree(d_kernel);
}

后处理模块

对计算结果进行后处理，如增强对比度、边缘检测等。

// 对计算结果进行后处理的函数
void postprocessImage(std::vector<float>& imageData, int width, int height) {
    // 简单的边缘检测示例：计算梯度
    std::vector<float> tempData = imageData;

    for (int y = 1; y < height - 1; ++y) {
        for (int x = 1; x < width - 1; ++x) {
            float gx = tempData[y * width + (x + 1)] - tempData[y * width + (x - 1)];
            float gy = tempData[(y + 1) * width + x] - tempData[(y - 1) * width + x];
            imageData[y * width + x] = sqrt(gx * gx + gy * gy);
        }
    }
}

结果展示模块

将处理后的图像数据展示出来或保存到文件。

#include <opencv2/opencv.hpp>

// 展示处理后的图像
void displayImage(const std::vector<float>& imageData, int width, int height) {
    cv::Mat image(height, width, CV_32FC1, const_cast<float*>(imageData.data()));
    cv::normalize(image, image, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
    cv::imshow("Processed Image", image);
    cv::waitKey(0);
}

// 保存处理后的图像
void saveImage(const std::string& filename, const std::vector<float>& imageData, int width, int height) {
    cv::Mat image(height, width, CV_32FC1, const_cast<float*>(imageData.data()));
    cv::normalize(image, image, 0, 1, cv::NORM_MINMAX);
    image.convertTo(image, CV_8UC1, 255.0);
    cv::imwrite(filename, image);
}

主函数

int main() {
    int width, height;
    std::vector<float> inputImage = loadImage("medical_image.raw", width, height);
    std::vector<float> processedImage(width * height);

    preprocessImage(inputImage, width, height);

    std::vector<float> kernel = {
        0.111f, 0.111f, 0.111f,
        0.111f, 0.111f, 0.111f,
        0.111f, 0.111f, 0.111f
    };

    convolveImage(inputImage, processedImage, kernel, width, height, KERNEL_SIZE);

    postprocessImage(processedImage, width, height);

    displayImage(processedImage, width, height);
    saveImage("processed_medical_image.png", processedImage, width, height);

    return 0;
}

依赖项

为了运行这段代码，需要安装OpenCV库。可以使用以下命令安装OpenCV：

sudo apt-get install libopencv-dev

Python 代码实现高性能异构医疗成像系统

依赖项

pip install pycuda opencv-python