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)域近年來的研究熱點，相對于二維CT成像，三維錐束CT具有掃描時間短、部分容積效應低、縱向分辨率高以及射線利用率高等優(yōu)點，在實際中得到了越來越廣泛的應用。
　　鑒于X射線輻射對人類的癌癥，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，且能縮短掃描時間，可以

2、有效的較少病人不自主的運動所帶來的運動偽影。但是稀疏采樣條件下的重建問題是一個嚴重的不適定問題，傳統(tǒng)的基于投影幾何的解析類算法將導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，也無法給出有效的重建結(jié)果。而最大后驗概率算法通過在基于統(tǒng)計理論的EM算法的目標函數(shù)中加入先驗信息，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，時間復雜度較高，其中反復進行的投影

3、和反投影運算為主要計算瓶頸，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)化過程，利用GPU強大的并行計算能力進行目標函數(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平臺上都可以獲得很好的加速效果，對代碼的優(yōu)化涉及到算法計算模型的選擇、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，通過實驗驗證了固定投影運算的采樣點數(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投影和反投影算法計算速度的影響，進而優(yōu)化EM算法的實現(xiàn)。
　　非局部先驗約束的最大后驗概率算法已被應用于二維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算量限制了其在三維錐束CT重建中的應用。針對此問題，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，迭代過程中依次使用其中一個集合來計算非局部正則化項。實驗表