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大视野锥束CT图像重建的GPU实现方法

作　者: 陈德峰
导　师: 张朋
学　校: 首都师范大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 锥束CT 大视野 GPU 滤波反投影(BPF)
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 214次
引　用: 3次
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内容摘要

计算机断层成像技术作为一种无损检测技术已在众多领域得到应用。与传统的二维CT相比,锥束CT具有射线利用率高、扫描时间短以及Z轴方向分辨率高等诸多优点,成为当今国际CT研究的热门课题之一。但锥束CT还存在一些问题限制其应用,包括成像视野小和重建速度慢。为了扩大锥束视野的成像视野,人们采用了螺旋锥束扫描模式和偏置锥束扫描模式,分别用来扩大轴向视野和横向视野。为了提高重建速度,人们采用硬件加速的手段,包括利用FPGA、Cell处理器和图形处理器(GPU)。目前图形处理器的计算能力增长速度已经超过了中央处理器(CPU),浮点计算能力领先中央处理器一到两个数量级。与此同时,图形处理器绘制流水线的高速度和并行性以及近年来发展起来的可编程功能为通用计算提供了良好的运行平台,这使得基于GPU的通用计算成为人们关注的研究热点。但因为GPU的指令执行方式和CPU不一样,要基于GPU实现通用计算就必须重新组织算法实现的数据结构和步骤,以充分利用GPU并行处理体系结构带来的性能优势。本文采用多次偏置锥束扫描模式,利用GPU通用计算技术实现了大视野锥束CT快速重建算法,扩大了锥束CT的横向视野。因算法是BPF型重建算法,避免了数据重排,因此没有降低图像精度。同时算法中优化了纹理存储方式,节约了显存带宽,更适合多次偏置扫描模式的重建,算法运行速度比CPU上的运行速度快了两个数量级。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第1章引言  8-11
  1.1 本文的研究背景及意义  8-9
  1.2 本文的研究工作  9
  1.3 本文的结构安排  9-11
第2章 CT的数学模型与重建算法  11-16
  2.1 CT的数学模型  11-12
    2.1.1 Beer定律  11
    2.1.2 Radon变换及逆变换  11-12
  2.2 反投影滤波重建算法(BPF)  12-16
    2.2.1 平行束投影的反投影滤波重建算法  13-14
    2.2.2 扇束投影的反投影滤波重建算法  14-15
    2.2.3 BPF算法与FBP算法比较  15-16
第3章多次偏置扫描模式及其重建算法  16-22
  3.1 多次偏置扇束扫描模式及其BPF重建算法  16-18
  3.2 多次偏置锥束扫描模式及其BPF重建算法  18-20
  3.3 基于CPU的重建算法流程  20-22
第4章图形处理器简介  22-31
  4.1 图形处理器的发展  22-23
  4.2 图形处理器的渲染流水线  23-24
  4.3 图形处理器的着色器  24-25
    4.3.1 顶点着色器  24
    4.3.2 几何着色器  24
    4.3.3 像素着色器  24-25
  4.4 利用GPU实现通用计算  25-28
    4.4.1 GPU与CPU比较  26-27
    4.4.2 GPU通用计算的软件开发技术  27
    4.4.3 GPU通用计算面临的问题  27-28
  4.5 本文使用的GPU通用计算若干技术  28-31
    4.5.1 纹理及渲染到纹理  28-29
    4.5.2 投影纹理  29-30
    4.5.3 Ping-Pong  30-31
第5章基于GPU的快速重建算法实现  31-37
  5.1 对投影数据求偏导  31
  5.2 反投影  31-35
    5.2.1 反投影数据的存储方式  32-34
    5.2.2 重建体数据的划分与存储  34
    5.2.3 GPU实现反投影步骤  34-35
  5.3 基于GPU的算法流程  35-37
第6章实验结果及结论  37-46
  6.1 对投影数据求偏导数的实验结果  38
  6.2 转台单次偏置扫描的实验结果  38-42
    6.2.1 GPU和CPU重建时间比较  41
    6.2.2 两种GPU算法重建时间比较  41-42
  6.3 转台两次偏置扫描的实验结果  42-46
第7章总结与展望  46-48
  7.1 总结  46
  7.2 工作展望  46-48
参考文献  48-51
致谢  51

大视野锥束CT图像重建的GPU实现方法

内容摘要

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