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锥束CT FDK重建算法的GPU并行实现 被引量:11

GPU-based parallel implementation of FDK algorithm for cone-beam CT
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摘要 针对FDK算法重建耗时长的问题,提出了一种基于图形处理器(GPU)的FDK并行加速算法。通过采用合理的线程分配方式,对反投影参数计算过程中与体素无关的中间变量的提取和预计算、对全局存储器访问次数的细致优化等策略,提高FDK算法的执行效率。仿真实验结果表明,在不牺牲重建质量的前提下,完全优化后的FDK并行加速算法重建2563规模的体数据需要0.5 s,重建5123规模的体数据需要2.5 s,这与较新的研究成果相比有很大幅度的提升。 To improve the reconstruction speed of the FDK algorithm, this paper presented a fast algorithm based on the graphics processing unit (GPU). The method acquired higher computational efficiency through more careful optimization techniques, including reasonable mode of thread assigning, collecting and pre-computing the variables which were irrelevant with the voxel and the decreasing of number of global memory accesses. The simulation results show that while the fully optimized algorithm makes no precision reduction, the reconstruction time for 256^3 is only 0.5 seconds and for 512^3 is only 2. 5 seconds, which is a big advance in comparison with the latest research findings.
出处 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第5期1407-1410,共4页 journal of Computer Applications
基金 国家863计划项目(2009AA012201)
关键词 锥束CT 图像重建 FDK算法 图形处理器 Cone-Beam Computed Tomography (CBCT) image reconstruction FDK algorithm Graphics ProcessingUnit (GPU)
作者简介 韩玉(1987-),男,河北新乐人,硕士研究生,主要研究方向:CT重建、并行计算;通信作者:闫镔(1976-),男,河南内黄人,副教授,主要研究方向:三维成像、图像处理,电子邮箱:ybspace@yahoo.com.cn;李磊(1981-),男,河北邢台人,博士,主要研究方向:三维成像、CT算法;李建新(1954-),男,浙江杭州人,教授,主要研究方向:无损检测技术与自动化装置。
  • 相关文献

参考文献18

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二级参考文献47

共引文献41

同被引文献64

引证文献11

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