适用于实时医疗成像的裸眼立体成像系统
V格式都需要进行数据平行矢量计算。为此，最佳计算范式是GPU。相应地，Liao和Herlambang 着手研究使用CUDA实现GPU，这是来自NVIDIA的通用C语言GPU开发环境。
首先，研究人员使用最新一代的GPU GeForce 8800 GTX开发了一个原型系统。在使用CUDA的GPU上运行2001年研究所用的数据集时，性能提升到每秒13至14帧。UltraSPARC系统的成本高达数千万日元，是GPU的上百倍，而GPU却交付了几乎等同于其三倍的性能，研究人员为此感到十分惊讶。不仅如此，根据小组的研究，NVIDIA的GPU比最新的多核CPU至少要快70倍。另外，测试显示，对于较大规模的体纹理数据，GPU的性能更为突出。
目前，这支研究小组正运用NVDIA最新的桌面端超级计算机Tesla D870，针对使用CUDA的Tesla优化目前的IV系统。这一举措有望使性能获得更大幅度的提升。
效果
此外，我们还可以在不必修改已开发系统的前提下利用速度更快的新生代GPU。如果某种环境使得调试大型CUDA程序成为可能，CUDA必将成为一种更强大的并行计算开发环境，我们希望它在医疗成像处理领域中得到更广泛的应用。”
如果能够以立体方式实时查看来自CT和MRI的图像，医生就能够检查病患组织的状态并做出诊断，而无需活体检查和外科处理。此外，某些医生可以同时查看此类图像，彼此沟通。这使部分医生能够同时进行关节镜手术和其他微创型外科技术，而每名外科医生都能实时观察手术过程。
将庞大的并行计算阵列引入临床设备非常困难，但GPU和Tesla的强大计算能力使得提供紧凑的并行计算模块成为可能。
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