迭代重建算法的研究与CUDA加速.pdf

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1、StudyOnIteratiVeReconstmctionandCUDAAccelerationADissertationSubmittedtoSoutlleastUnivers时Fort11eAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYGuTi画inSupeⅣisedby：Prof．BaoXudongDep砌entofComputerScienceaIldTechnologySoutlleaStUniversi够JuIle26，2012东南大学硕士学位论文东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈

2、交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：东南大学学位论文使用授权声明日期：坦粗巡东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在

3、保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：导师签名：日期：兰监鱼堕兰箩论文题目：迭代重建算法的研究与CUDA加速研究生姓名：顾添锦导师姓名：鲍旭东教授学校名称：东南大学摘要锥束CT是当今国际CT研究领域最活跃的课题之一，与传统的二维扇束CT相比，它具有以下的几个优势：(1)具有更高的射线利用率，(2)扫描速度更快，(3)空间分辨率更高，这对工业无损检测以及医学影像诊断都具有重要的意义。锥束CT重建的算法主要分为解析重建法和

4、迭代重建法，解析重建算法的经典近似算法是FDK算法，在大多数商用锥束CT中主要算法都是基于FDK重建算法。而迭代重建算法主要包括经典迭代重建与概率模型迭代重建，与解析重建相比迭代重建能够使用较少的投影数据重建较高质量的图像。但是迭代重建的速度较慢，需要叫多次迭代才能收敛。所以实际应用并不广泛。本文主要研究了三种经典迭代重建算法：代数重建算法(ART)、联合迭代重建法(SIRT)和联合代数重建法(SART)。通过对三种算法的研究看到联合代数重建算法(SART)在重建质量和重建速度上都具有一定的优势，本文讨论了基于射线驱动和基于

5、体素驱动的投影矩阵的计算方法以及各自对SART重建结果的影响，最后选择了基于射线驱动投影SART重建算法进行进一步的优化，文中把投影系统的旋转映射成重建区域数据的旋转，这样做避免每个角度投影矩阵的计算，进一步利用投影系统的对称性可以只需要计算1／4数量的射线所对应的投影矩阵，其余的3／4可以通过对称性计算所得，这样既减少了投影矩阵计算时间也减少了重建所需的内存，使得进行较高分辨率的重建成为可能。经过这些改进之后的SART算法在重建速度上有了一定的提高，但是算法上的改进之后的重建速度与解析重建法相比仍相去甚远。为了进一步提高S

6、ART的重建速度，本文中使用了NVIDIA公司推出的CUDA开发环境，有相对方便地将串行运行的程序该成在GPU上运行的并行程序，并且可以简单地通过硬件的性能的提升加快并行计算的速度，而无需为新的硬件修改代码。本文中基于CUDA加速的SART算法比CPU上运行的串行S户衄算法速度提高20至30倍，且图像质量与原图相比基本一致，从而使得SART重建与传统的解析FDK算法重建有竞争的可能。关键词：锥束cT重建，迭代重建算法，联合代数重建算法，cuDATitJe：Author：Supen，isor：School：StudyOnIte

7、ratiVeReconstructionandCUDAAcce】eratjonGuTi叫inProfBaoXudongSoutheastUniVersi够Abstract3DCone．bemC’I’hasbeenoneof‘tllemostpopulartopicsint11efieldofC’I‘reconstruc-tionresearch．IthasseVeraladVantagescomparedw弛t11e仃aditional2D‰-be锄CT：(1)11i曲erradiationeffecient；(2)11i曲

8、erscaJlspeed；(3)hi曲erspacialresolution．ThesehaVeinlportajltmeantoindus仃ialnon-destructivetestingandmedicaldiagnosis．AlgorithmofCone-be锄CTreconstm