基于cuda的计算机断层成像软件

《基于cuda的计算机断层成像软件》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、代号10701学号1102121244分类号TP391密级公开题（中、英文）目基于CUDA的计算机断层成像软件CUDA-basedcomputedtomographyreconstructionsoftware作者姓名宋亚鹏指导教师姓名、职务田捷教授学科门类工学学科、专业模式识别与智能系统提交论文日期二○一四年三月万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文独创性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的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中所罗列的内容以外，论

2、文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技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做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切法律责任。本人签名：日期：西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、

3、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：日期：日期：万方数据万方数据摘要摘要计算机断层成像（CT）作为一种无损的成像方式，使得医疗诊断有了革命性的发展，已经成为了现代放射科的基础设备。随着X射线探测器的快速发展，投影采集速度越来越快，人们对CT的重建速度和清晰度提出了更高的要求。GPU的发展以及CUDA架构的提出，为CT重建尤其是FDK滤波反投影算法的锥形束重建

4、提供了新的思路。基于CUDA的计算机断层成像软件，集成了FDK锥形束滤波反投影算法。FDK滤波反投影算法重建加速分为基本的CUDA实现和海量数据的CUDA实现。在基本的CUDA实现部分，我们从生成滤波函数、CUFFT滤波和反投影三部分详细介绍了该算法的具体实现过程，能够快速重建出被测物体；海量数据的CUDA实现主要应用于大数据重建过程中，满足人们对大数据和高清晰度的要求，在理论情况下，能够重建出任意大小的被测物体。随后，我们结合FDK滤波反投影算法的CUDA实现进行了优化，其中主要有合理运用全局存储器、常量存储器和纹理存储器、

5、代码优化、Block维数优化和CUDA流(stream)技术等，在不降低重建质量的情况下，减少了重建过程中的耗时。最后，结合优化后的性能进行了对比，并进行了具体的分析基于CUDA的计算机断层成像软件，运用了Qt图形化用户界面。通过Qt设置的用户界面采用读取配置文件的形式设置参数，最大程度上减少了用户的工作量，提供多种可选的滤波核函数，对不同大小的重建物体，计算机可以根据显卡内存的大小进行精确计算，合理选择直接重建或分块重建，无需用户参与，减少人工计算量。关键词：CT重建FDK加速优化设计CUDA万方数据万方数据Abstract

6、AbstractAsanoninvasiveimagingmethod,CThadresultedarevolutionarydevelopmentin medicaldiagnosisandbecamethefoundationofmodernradiologicalscience.Withthe fast-developingX-raydetectortechnology,andtheratethatprojectionstobecollected isfasterandfaster,whichhaveraisedahig

7、herdemandinthespeedandsharpnessof CTreconstructionalgorithms.ThedevelopmentofGPUtechnologyandthepresentof CUDAarchitectureprovidesanewwayforacceleratedreconstructionofCTimage, especiallyfortheFDKconebeamreconstructionmethodofCTimage.CUDA-basedcomputertomographysoftw

8、areintegratestheFDKcone-beamFBP algorithm.TheaccelerationimplementationoftheFDKFBPreconstructionalgorithm includestwobasicsteps—CUDAimplem