研究目的
开发一种并行K均值聚类算法，用于术中通过高光谱成像实时检测脑癌。
研究成果
研究表明，基于GPU的K-means算法并行实现（尤其是采用CUDA技术）在加速性能上显著优于串行和多核CPU实现。这一突破使得手术过程中对脑癌检测的高光谱图像能够进行实时分类，其中CUDA版本的加速比达到约150倍（相较于串行处理）。
研究不足
该研究的局限性在于K-means算法的计算复杂度以及手术过程中对实时处理的需求。并行实现的性能受到内存传输和同步开销的限制。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用K-means算法对高光谱图像进行无监督聚类以勾画肿瘤边界。通过OpenMP、CUDA和OpenCL并行范式加速算法运算。
2：样本选择与数据来源：
数据集包含手术过程中获取的活体人脑高光谱图像，其特性详见论文。
3：实验设备与材料清单：
研究使用NVIDIA Tesla K40和GTX 1060显卡、Intel i7 6700处理器及Intel HD Graphics 530集成显卡实现并行处理。
4：实验流程与操作步骤：
分别实现K-means算法的串行版与并行版，通过处理耗时与加速比评估性能。工作流包含距离计算、质心更新及误差评估环节。
5：数据分析方法：
性能指标含处理耗时与加速因子，并行版本结果通过与串行版输出比对验证。
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NVIDIA Tesla K40 GPU
K40
NVIDIA
Parallel processing of the K-means algorithm for hyperspectral image clustering.
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NVIDIA GTX 1060 GPU
GTX 1060
NVIDIA
Parallel processing of the K-means algorithm for hyperspectral image clustering.
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Intel i7 6700 processor
i7 6700
Intel
Multi-core CPU processing for parallel implementations of the K-means algorithm.
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Intel HD Graphics 530
HD Graphics 530
Intel
Integrated GPU for OpenCL-based parallel processing.
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