基于gpu的低剂量ct容积数据体绘制算法研究

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1、学校代码10459学号或申请号201312172052密级硕士学位论文基于GPU的低剂量CT容积数据体绘制算法研究作者姓名：张阿关导师姓名：蒋慧琴学科门类：工学专业名称：计算机应用技术培养院系：信息工程学院完成时间：2016年05月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterStudyonVolumeRenderingAlgorithmofLow-doseCTVolumeDataBasedonGPUByAguanZhangSupervisor:Prof.Huiq

2、inJiangComputerAppliedTechnologySchoolofInformationEngineeringMay2016学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研巧作出重要贡献的个人和集体，均已在文中ｔｉｌ明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：＂＂知日期：７＾／年ｉ月日；＾学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成

3、的论文及相关的职务作品，知巧产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时一，第署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：炎蜘日期：＞年月如日／＾摘要摘要用三维重建图像进行诊断是减

4、少CT重复检查并提高临床诊断精度的重要手段。本文针对传统三维重建算法渲染时间过长及近年CT检查所致公众剂量负担过高的问题，研究基于GPU的低剂量CT容积数据体绘制算法，以期以最短的重建时间和最少的辐射剂量获得最佳的诊断效果。然而，低剂量CT扫描在降低辐射剂量的同时，引入大量X线量子噪声，严重影响重建图像的质量。此外，随着CT设备扫描精度的提高，一次检查可得数百甚至上千幅CT图像，传统重建算法重建这些数据势必花费大量的时间。重建图像质量和三维重建速度是限制低剂量CT重建技术广泛应用的主要瓶颈。因此，本文将重点开展改善低剂量CT图像质

5、量预处理的方法和提高三维重建算法渲染速度的方法等两方面研究，主要工作如下：预处理方法是决定三维重建图像质量的基础，直接影响诊断精度。针对低剂量CT图像中含有的量子噪声，会造成重建图像质量退化的问题，本文提出一种改善低剂量CT图像质量的预处理算法。首先，利用Anscombe方差稳定变换把量子噪声近似转变为具有稳定方差的高斯噪声；其次，在剪切波域使用改进的硬阈值方法处理高频系数，选取非噪声系数的位置；最后，对非噪声系数及低频系数进行非下采样剪切波逆变换和Anscombe逆变换，获得改进图像。实验结果表明，该算法在降低量子噪声的同时更多

6、地保留了图像细节，为进一步重建出高质量的三维图像奠定良好的基础。重建速度直接决定三维图像是否可以实时交互及显示。光线投射算法是经典的体绘制算法，针对传统光线投射算法计算量大、渲染速度慢、在CPU平台上难以实时重建的问题，本文提出一种基于GPU的改进光线投射算法。首先，设计GPU程序确定投射光线的终点与方向；其次，采用加速度步长采样思想确定重采样点的位置并利用快速复合插值方法计算重采样点的值；最后，采用不透明度提前截止法进一步加速重建过程。视觉效果和重建速度均表明，该算法在保证重建图像质量的前提下，能有效提高传统光线投射算法的渲染速

7、度。最后，本文结合提出的预处理算法和高速光线投射算法，提出一种基于GPU的低剂量CT容积数据体绘制算法。重建图像质量和三维重建速度均表明，该算I摘要法能高速、高质的重建出低剂量CT三维图像，为低剂量CT三维重建技术的实用化提供重要手段。关键词：GPU;低剂量CT;量子噪声;剪切波;体绘制;光线投射算法IIAbstractAbstractDiagnosisusing3DreconstructedimagesisanimportantmethodforreducingCTrepeatexaminationsandimprovingpr

8、ecisionofclinicaldiagnosis.Inrecentyears,patientswereexposedtolargeX-rayradiationbyCTscanning,andtheradiationisharmfultohuma