如今的醫學成像領域可以通過充分利用高速運算技術來提高醫學成像的質量，微處理器受到智能手機以及平板電腦的創新發展的推動變得功能更加強大和低功耗。圖像處理的關鍵因素就在于成像速度、圖像尺寸以及分辨率。

最初由于硬件設備的局限性，醫學影像增強處理都是按照序列完成的。隨著硬件設備的不斷更新，現在醫學影像的增強處理可與其它運算處理同步進行。新一代的圖像處理平臺極大地促進了醫療成像技術，另外，最新的處理能力、先進的圖像增強算法能更有效地提高圖像的質量以及處理速度。

通過運用高速處理，圖像的成像時間也得到了大大的減少。例如，在3D結腸影像成像的過程中，通常醫生和病人都需要等待較長的時間才能在顯示器上看到圖像。由于通常多組圖像都在一起處理，所需時間較長，減少了醫院對病患數量的總處理能力。而且，在處理這些圖像的同時，也浪費了醫生和病人的許多寶貴的時間。

圖形處理器(GPU)的強大計算功能與普通的CPU相比，有效地縮短了對圖像的處理時間。GPU內置的處理能力能保證更有效的處理圖像。此類處理器之前一直被用于電腦游戲中，用來計算移動的物體、陰影效果并產生極其逼真的圖像效果。如今，醫學成像的專家們運用GPU的強大圖像處理功能來提高醫學圖像的質量。

圖形處理器(GPU)

圖形處理器(GPU)得益于電腦游戲業的發展，提供的圖像處理速度是普通中央處理器(CPU)處理速度的許多倍。相比之下，圖像增強、重建和可視化很容易“熔一爐于”GPU，，因而價格也更顯得為合理。

從X光透視，醫療程序和診斷等方面考慮，都需要-影像增強處理實時進行。通過運用GPU，可以使幀頻達到每秒60幀(1024 x1024圖像)。GPU的處理能力達到每秒數百萬次，且圖像的每個像素都可進行上千次計算。一幅1024 x1024圖像大概有一百萬像素，其中包含了有價值的診斷信息。在每秒60幀的幀頻保證下，GPU可以在每秒對六千萬像素進行信息處理。這種超高速的處理速度是傳統的CPU處理器所不能達到的，傳統的CPU的幀頻僅僅為每秒15幀.

GPU主板最初是為對圖像顯示要求較高的領域，例如電腦游戲領域來開發的。將GPU技術運用在通用
計算中的處理器叫做通用計算圖形處理器(GPGPU)。近年來，這一領域在軟硬件方面都在加速發展。Cuda、OpenCL以及DirectCompute都是可支持GPGPU功能的軟件工具。

GPU也存在著一些不足。首先，GPU需要一臺電腦主機。GPU并不能獨立自主地進行運算處理，它需要中央處理器提供指令來運行。其次，這種技術每6個月就會經歷一次產品的更新換代。在醫學成像領域，用戶們需要一種長期穩定有效的GPU主板。面對這個問題，GPU的生產商們也暫時無法解決。最后，GPU主板的高功耗也是使用中的缺點之一-。

現場可編程門陣列

雖然不像GPU那么出名，但是現場可編程門陣列(FPGA)是一種半導體設備，該設備具有可編程性的邏輯電路或模塊，它可以通過配置組合來完成復雜的功能。FPGA技術的運算性能最佳，被運用在電信以及衛星領域。

一般來說，一個小巧的編程FPGA芯片可隨其他硬件一起發揮特定的功能，例如影像增強，減少了用戶對硬件設備的需求，特別適合實時處理的應用。這個定制的解決方案具有更高的性價比。由于電路成本低，FPGA適合大規模的生產，但是研發的周期較長。

數字信號處理器

數字信號處理器(DSP)是一種特殊的微處理器，用來進行實時處理。DSP的運算能力也越來越強大。一個高端的DSP電路可以和一個最新的CPU處理器核心單元具有幾乎同樣的計算能力，但功耗僅為CPU的幾分之一。上述的特性可以使DSP在移動手持設備或其它需要低耗電的設備上的圖像處理更加迅速。對制造商來說，以DSP處理器作為中心來建設系統要遠遠比以一般的CPU作為中心來建設要簡單的多，因為DSP在芯片上集成了很多接口功能。一些DSP芯片還兼具一般ARM處理器與DSP的功能。

加速處理器(APU)

目前最新的趨勢是將CPU和GPU的功能整合為一體，即加速處理器(APU)。現有的系統一般建立在一個CPU和一個GPU芯片上，而目前AMD公司正在推出一種整合了CPU和GPU的芯片——AMD Fusion APU。Intel 公司(下一代芯片)和Nvidia公司(丹佛計劃)也正在加緊研發APU解決方案。

GPU、FPGA、DSP以及APU平臺與普通CPU系統相比，極大改進了醫學圖像增強的質量。隨著現代微處理器不斷發展，人們更加有必要將此種高科技運用到醫療領域中去。醫療影像領域的每一個進步都為醫生提供了診治病人的便利條件，從而提高診斷的效率及準確度。