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目的:三维分割是医学图像分析和可视化中的重要组成部分,也是医学图像分割中的一个难点。水平集方法在三维医学图像分割中有很广阔的应用前景,但是该算法的计算量大,不能达到实时处理的要求。针对这个问题,提出了一种基于CUDA的并行加速方法。方法:采用NVIDIA公司的GPGPU模型CUDA,利用图像像素的独立性和偏微分方程求解的并发性,提高C-V水平集算法的分割速度。给出了并行计算的流程图,并对C-V水平集算法在CUDA上的实现进行了详细介绍。结果:实现了C-V水平集并行加速算法,该方法在保证分割效果的前提