从脑部序列图像中将脑组织与颅骨、眼球、皮肤、脂肪等组织分离出来的过程称为脑组织提取,是脑部MRI图像分析的重要处理步骤,在fMRI图像配准、脑组织分割、脑容量测量等方面有重要应用。快速准确的提取脑组织在临床和研究中有重要应用。本文在CUDA并行计算平台提出了一种并行脑组织提取方法,该方法该方法结合了并行BET算法和并行水平集方法,是一种混合算法。本文主要贡献有:1、为进一步提高并行水平集计算速度,本文对水平集演化中起重要作用的符号距离函数的并行计算进行了研究,在源点扫描法的基础上提出了基于法向放射的符号距离函数计算方法。该算法首先采用法向发射的方法得到图像中封闭曲线法向方向上的像素点的符号距离,然后根据源点扫描算法快速计算符号距离函数,减少了图像遍历次数从而提高了计算效率。本文还在CUDA平台上实现了并行算法,实验表明并行算法在达到相同的计算精度的条件下,计算效率优于速度很快的降维法。2、为实现快速精确的脑组织提取,本文将并行BET算法和并行水平集算法结合起来,提出了一个新的混合并行脑组织提取方法。该方法首先采用并行BET算法对输入脑部MRI图像进行脑组织提取得到一个初步结果,然后利用该结果作为水平集的初始轮廓进行水平集演化得到更为精确的结果。在并行水平集演化过程中采用了本文提出的并行符号距离函数计算方法初始化和重新初始化水平集函数,大大提高计算时间,只要1.5秒钟即能完成脑组织提取,实现了实时处理。3、为了提高提取精度,本文设计了一个用户交互系统,用户能够方便地通过键盘不断修改BET和水平集中的参数,直到得到满意的效果。由于单次处理时间很快,所以尽管采用了用户交互,用户仍然能够在很短的时间内得到精确的脑组织提取结果。