基于CUDA的稀疏角度錐束CT快速迭代重建算法研究.pdf

1、作為斷層成像領(lǐng)域近年來(lái)的研究熱點(diǎn)，相對(duì)于二維CT成像，三維錐束CT具有掃描時(shí)間短、部分容積效應(yīng)低、縱向分辨率高以及射線利用率高等優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際中得到了越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。
　　鑒于X射線輻射對(duì)人類的癌癥，白血病和其他遺傳疾病的影響，盡量減少輻射劑量成為了CT檢查的目標(biāo)之一。降低輻射劑量主要有兩種方式，一種是降低管電壓、管電流，另一種是降低投影角度數(shù)，采用稀疏采樣。同前者相比，稀疏采樣可以獲得較高信噪比的投影圖像，且能縮短掃描時(shí)間，可以

2、有效的較少病人不自主的運(yùn)動(dòng)所帶來(lái)的運(yùn)動(dòng)偽影。但是稀疏采樣條件下的重建問(wèn)題是一個(gè)嚴(yán)重的不適定問(wèn)題，傳統(tǒng)的基于投影幾何的解析類算法將導(dǎo)致重建圖像中有較多的條狀偽影，諸如ART、EM等常用的迭代類算法，也無(wú)法給出有效的重建結(jié)果。而最大后驗(yàn)概率算法通過(guò)在基于統(tǒng)計(jì)理論的EM算法的目標(biāo)函數(shù)中加入先驗(yàn)信息，可以有效的抑制稀疏采樣引起的偽影，從而獲得更好的重建結(jié)果。
　　三維錐束CT的EM重建算法是一種迭代算法，時(shí)間復(fù)雜度較高，其中反復(fù)進(jìn)行的投影

3、和反投影運(yùn)算為主要計(jì)算瓶頸，傳統(tǒng)的CPU已經(jīng)不足以支撐較大規(guī)模的迭代算法優(yōu)化過(guò)程，利用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力進(jìn)行目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化已經(jīng)成為一種有效的解決方式。但是并不是所有適合并行的程序移植到基于CUDA的GPU平臺(tái)上都可以獲得很好的加速效果，對(duì)代碼的優(yōu)化涉及到算法計(jì)算模型的選擇、GPU的硬件資源、輔助空間的選擇以及工程上的編程技巧等諸多方面。文章選擇適合并行的投影和反投影模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了固定投影運(yùn)算的采樣點(diǎn)數(shù)、使用基于共享顯存的并行

4、規(guī)約、使用圓柱形包圍盒，以及使用紋理顯存等措施對(duì)投影和反投影算法計(jì)算速度的影響，進(jìn)而優(yōu)化EM算法的實(shí)現(xiàn)。
　　非局部先驗(yàn)約束的最大后驗(yàn)概率算法已被應(yīng)用于二維CT重建，可以有效抑制稀疏采樣引起的條狀偽影，獲得質(zhì)量較高的重建圖像。然而非局部方法巨大的計(jì)算量限制了其在三維錐束CT重建中的應(yīng)用。針對(duì)此問(wèn)題，本文提出了有序子窗非局部搜索方法:將非局部方法的搜索窗分為若干有序子窗集合，迭代過(guò)程中依次使用其中一個(gè)集合來(lái)計(jì)算非局部正則化項(xiàng)。實(shí)驗(yàn)表