基于CUDA的GPU加速迭代重建算法研究.pdf

1、X射線計算機斷層掃描(CT)技術已廣泛應用于臨床和工業(yè)領域。其中CT重建算法作為CT技術的核心部分，一直是CT成像技術研究的熱點。CT重建算法主要分為解析重建和迭代重建。解析重建為目前使用最為廣泛的重建算法，其特點是重建速度快、成像質量好，但需要均勻分布在180°或360°范圍內的足夠投影數(shù)據(jù)。然而在實際應用中，常無法獲得滿足這樣要求的投影數(shù)據(jù)，如劑量限制導致投影數(shù)據(jù)分布稀疏，或者射線無法穿過高密度區(qū)域導致投影數(shù)據(jù)的丟失。在有限角度投影

2、數(shù)據(jù)情況下，采用解析法重建將導致嚴重偽影。這種情況下，為了獲得較好的重建圖像，通常采用迭代重建算法。
　　迭代重建算法適用于各種形式的采集數(shù)據(jù)，即使是有限角度投影數(shù)據(jù)的情況，也能重建出較好的圖像，但是重建計算量大，重建時間長。目前，重建速度已成為制約其廣泛應用的最大瓶頸。因此，研究如何提高迭代重建算法的效率，在理論和實際應用中都具有較高的價值。
　　本文利用基于計算機統(tǒng)一設備架構(CUDA)的高性能并行計算圖形處理器(GPU

3、)對迭代重建算法加速進行了研究，主要研究內容如下:
　　1)采用CUDA對經(jīng)典的聯(lián)合代數(shù)迭代重建算法（SART）進行了加速，根據(jù)其正投影和反投影的特點，采用了兩種主要技術將SART融入CUDA架構:(1)正投影采用帶有GPU三維紋理插值的射線驅動;(2)反投影采用帶有共享存儲器的體素驅動，可避免一些冗余計算。根據(jù)射線和體素的獨立性我們采用以上兩種技術設計CUDA內核，其中每個內核代表計算一條射線的投影值或計算一個體素的反投影值。因

4、此，可以實現(xiàn)大量的并行化，顯著提升計算性能。
　　2)對TV算法進行了研究，將TV最小化算法與SART重建算法相結合，提出了TV-SART重建算法，并采用CUDA對其進行了加速。模擬和實際實驗表明，TV-SART能很好的抑制噪聲，獲得十分平滑的重建圖像。
　　3)在單GPU基礎上，本文提出了多GPU加速重建。
　　利用了多個GPU內核的計算能力，在保證圖像質量的情況下，進一步提高了重建速度;克服了工程中重建數(shù)據(jù)量較大，