基于异构多GPU的锥束CT图像重建研究

针对锥束CT图像重建系统中GPU型号不一致问题,提出了基于异构多GPU的重建模型。该模型基于FDK算法进行重建,采用了按计算能力进行任务分配的方法,确保各GPU计算平衡。采用数据流分解的方法,实现了海量数据的图像重建。给出了该重建模型基于CUDA的实现方法,包括采用流管理和异步函数来实现多GPU并行计算以及滤波和反投影核函数的流程设计。利用高精度工业CT系统进行模型的实验验证。结果表明：所建立的重建模型正确有效,能充分发挥系统中异构多GPU的计算能力,执行效率高。     

基于FDK算法的锥束CT重建近似算法性能比较

相比通常的扇束和平行束CT重建,锥束CT有诸多优点(如空间分辨率高,扫描速度快等)。近似锥束重建算法理论结构简单,重建速度快,易于实际应用。对新出现的几种近似锥束重建算法作了简单介绍,并利用这些算法对3D Shepp-logan模型的仿真模拟对这些算法的特点作了比较和讨论。     

中间函数法CT图像重建算法研究

CT自从被发明以来其技术已发生了很大的变化.这些变化不仅体现在计算机技术、探测器技术和X线技术方面,同时CT的图像重建算法也在不断地发展.本文提出的中间函数重建算法,是一种可以应用于扇束和锥束扫描的图像重建算法.研究它的目的是为将来的锥束扫描提供直接重建算法.     

ART算法高质量重建研究

提高重建质量一直是图像重建重要的研究课题.传统ART算法在重建图像中普遍存在椒盐噪声,通过加入松弛因子,不但加快了算法的收敛速度,而且克服了椒盐噪声.利用计算机仿真实验对松弛因子在不同投影数和不同噪声水平下的重建质量进行了对比分析,结果表明,选择适当的松弛因子,并加入一些先验知识,能够极大地改善重建图像质量.     

一种基于ART算法的快速图像重建技术

ART算法是一个不断迭代的图像重建方法,提高该算法的重建速度一直是研究的重要方面。针对ART算法简化权因子重建模型,提出了一种快速网格遍历算法,通过简单的加减法和比较运算,即可确定射束穿过的网格编号。由于权因子在迭代过程中实时计算,节省了大量的存储空间,大大提高了ART算法的重建速度。实验结果表明本文提出的算法非常有效,与传统方法相比,重建速度提高了近10倍。     

利用CUDA技术实现锥束CT图像快速重建

锥束CT三维重建算法的计算量和传输量巨大,仅利用CPU来计算,无法满足实时、快速、准确重建的要求,根据图形处理器运算能力强、存储带宽大的特点,研究了一种不需要学习图形API,就可以在图形处理器上实现三维重建算法的快速运算的方法。该方法采用基于统一计算设备架构的图形处理器,通过这种新架构的编程模式,利用图形处理器中的流处理器来加快滤波和反投影计算,实现了FDK算法的重建加速,与利用图形API的重建方法相比,开发门槛较低。对于尺寸为5123的单精度浮点数据格式的图像,重建时间可以缩短到一分钟以内,并且GPU与计算机的传输时间小于1秒。实验结果表明与仅利用CPU的重建方法相比,本文提出的图像加速方法得到了较高的时间加速比。     

代数迭代算法进行CT图像重建的研究

对CT代数迭代重建算法(ART)进行了研究,讨论了射线数目对图像重建效果的影响,并采用平滑方法,改善了重建图像质量,加快了收敛速度,得出了效果满意的工业CT图像。     

基于硬件实现的锥束CT图像重建系统的存储机制设计

为了实现三维锥束CT图像重建加速系统的小型化,建立了基于FPGA的三维图像重建系统。并对该系统中所采用的FDK重建算法所需的数据存储量和数据传输量以及由SDRAM、SRAM和FPGA内部缓存组成的存储系统的数据吞吐率进行了研究。首先,根据FDK算法的滤波与反投影两个步骤介绍了三维锥束CT图像重建系统的数据规模。接着,介绍了一种以SDRAM为外部主存,以SRAM为外部缓存和以FPGA内部SRAM资源作为内部高速缓存的存储机制。然后,介绍了该存储机制的实现方法以及测试方法。最后对该三维图像重建系统的数据吞吐能力进行了测试,并将之与FDK算法所需的数据传输量进行了对比分析。试验结果表明:该存储机制的数据连续存取速度为151.9MB/s,数据随机存取速度为100MB/s,基本满足小规模的三维图像重建的数据存储与传输带宽的要求。     

基于现代GPU的实时锥束重建算法研究

FDK算法是一种被广泛应用的小锥角近似三维重建算法,但其运算量大,重建时间长。因此,本文提出了一种基于现代GPU实现的实时FDK加速算法。该方法充分结合现代GPU设备,通过灵活有效的并行策略减少反投影所需要的计算量;并利用一种新的基于角度相关性的优化方案进一步提升该算法的性能。大量实验表明该算法在不牺牲重建质量的前提下可以获得更高的加速性能。     

低对比度锥束CT图像缺陷分割算法

根据锥束CT图像的特点,通过获取切片图像中的灰度拓扑结构,将整幅图像中的低对比度分割问题转化为在局部拓扑结构中的较高对比度分割问题.然后针对每个拓扑结构,根据设置的2个阈值和4个检测模板,判断当前模板区域是缺陷区域、噪声区域或者背景材质区域,并将4个方向的检测结果相加得到该拓扑结构的检测结果,最终的检测结果为各拓扑结构的检测结果之和.对空心涡轮叶片蜡模锥束CT图像的实验表明,该算法可有效提取低对比度缺陷信息.     

Image quality of cone beam CT on respiratory motion

In this study, the influence of respiratory motion on Cone Beam CT (CBCT) image quality was investigated by a motion simulating platform, an image quality phantom, and a kV X-ray CBCT. A total of 21 motion states in the superior-inferior direction and the anterior-posterior direction, separately or together, was simulated by considering different respiration amplitudes, periods and hysteresis. The influence of motion on CBCT image quality was evaluated with the quality indexes of low contrast visibility, geometric accuracy, spatial resolution and uniformity of CT values. The results showed that the quality indexes were affected by the motion more prominently in AP direction than in SI direction, and the image quality was affected by the respiration amplitude more prominently than the respiration period and the hysteresis. The CBCT image quality and its characteristics influenced by the respiration motion, and may be exploited in finding solutions.     

锥束CT重建FDK算法的两级并行计算研究

三维锥束CT图像的FDK算法重建由于运算量大,在重建高分辨率的图像时,重建所需时间通常难以满足实际应用的需求,集群并行计算是解决上述问题的常用方法之一.在一个SMP集群系统上,采用MPI和Pthreads两种模型相结合的方法,通过节点之间的消息传递和节点内部的共享内存,实现了FDK算法的两级并行.