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利用CUDA技术实现锥束CT图像快速重建
被引量：
10
1
作者
王珏
曹思远
邹永宁
《核电子学与探测技术》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期315-320,共6页
锥束CT三维重建算法的计算量和传输量巨大,仅利用CPU来计算,无法满足实时、快速、准确重建的要求,根据图形处理器运算能力强、存储带宽大的特点,研究了一种不需要学习图形API,就可以在图形处理器上实现三维重建算法的快速运算的方法。...
锥束CT三维重建算法的计算量和传输量巨大,仅利用CPU来计算,无法满足实时、快速、准确重建的要求,根据图形处理器运算能力强、存储带宽大的特点,研究了一种不需要学习图形API,就可以在图形处理器上实现三维重建算法的快速运算的方法。该方法采用基于统一计算设备架构的图形处理器,通过这种新架构的编程模式,利用图形处理器中的流处理器来加快滤波和反投影计算,实现了FDK算法的重建加速,与利用图形API的重建方法相比,开发门槛较低。对于尺寸为5123的单精度浮点数据格式的图像,重建时间可以缩短到一分钟以内,并且GPU与计算机的传输时间小于1秒。实验结果表明与仅利用CPU的重建方法相比,本文提出的图像加速方法得到了较高的时间加速比。
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关键词
锥束CT
图形
处理器
统一计算设备架构
流处理器fdk算法
重建加速
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题名
利用CUDA技术实现锥束CT图像快速重建
被引量：
10
1
作者
王珏
曹思远
邹永宁
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心
重庆大学自动化学院
出处
《核电子学与探测技术》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第3期315-320,共6页
基金
国家"863"计划(2006AA04Z104)资助项目
文摘
锥束CT三维重建算法的计算量和传输量巨大,仅利用CPU来计算,无法满足实时、快速、准确重建的要求,根据图形处理器运算能力强、存储带宽大的特点,研究了一种不需要学习图形API,就可以在图形处理器上实现三维重建算法的快速运算的方法。该方法采用基于统一计算设备架构的图形处理器,通过这种新架构的编程模式,利用图形处理器中的流处理器来加快滤波和反投影计算,实现了FDK算法的重建加速,与利用图形API的重建方法相比,开发门槛较低。对于尺寸为5123的单精度浮点数据格式的图像,重建时间可以缩短到一分钟以内,并且GPU与计算机的传输时间小于1秒。实验结果表明与仅利用CPU的重建方法相比,本文提出的图像加速方法得到了较高的时间加速比。
关键词
锥束CT
图形
处理器
统一计算设备架构
流处理器fdk算法
重建加速
Keywords
Cone-beam CT, GPU, CUDA, Stream Processor Unit,
fdk
algorithm, Reconstruction acceleration
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用CUDA技术实现锥束CT图像快速重建
王珏
曹思远
邹永宁
《核电子学与探测技术》
CAS
CSCD
北大核心
2010
10
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