基于CT脑血管医学图像的三维重建关键算法研究的任务书任务名称：基于CT脑血管医学图像的三维重建关键算法研究任务背景：随着CT技术的不断发展，CT脑血管医学图像已成为临床诊断中重要的非侵入性成像技术。CT脑血管医学图像给医生提供了类似于三维立体的空间信息，有利于医生在临床实践中诊断和治疗脑血管疾病。因此，基于CT脑血管医学图像的三维重建关键算法研究意义重大。任务目标：本任务旨在研究基于CT脑血管医学图像的三维重建关键算法，实现对脑血管三维形态的准确重建，并提高重建速度。具体目标如下：1.针对CT脑血管医学图像，研究多样性的血管结构理论，并设计血管三维重建的算法框架。2.研究基于GPU并行计算的三维重建算法，提高重建速度。3.探索血管三维重建过程中的噪声去除和数据修补算法。任务内容：1.研究CT脑血管医学图像的相关理论和血管结构，构建血管的三维数学模型。2.设计基于GPU并行计算的三维重建算法并实现。3.优化三维重建算法，提高重建速度。4.研究血管三维重建过程中的噪声去除和数据修补算法，提高重建精度。5.评估算法性能并论证算法的可行性和有效性。任务条件：1.有关机器学习、计算机视觉等方面的专业知识。2.熟练掌握C++编程技能。3.具备CUDA并行计算经验。4.具有图像处理和计算机图形学相关经验。任务成果：1.关键算法设计与实现报告。2.论文。3.演示PPT。4.源代码。5.重要的实验结果。