体积CT快速重建算法研究

admin · 发表于 2022-9-22 11:23:12

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雅宝题库解析：
与传统CT相比，体积CT由于其独特的优势而在医学临床应用中所占的比例越来越高，尤其是在口腔医学、介入治疗等领域占有主导性优势。然而，体积CT图像三维重建通常需要较长的时间，严重影响了医生的诊断效率。另外，体积CT系统在扫描投影图像时，其获得的投影角度通常与投影图像不能严格精确匹配，从而会造成重建结果出现较大误差，极大地影响了体积CT的使用性能。因此，开展以上两个题目的研究，对于提高体积CT三维重建的速度和精度都具有很高的理论与实用价值。论文利用GPU强大的并行和浮点运算能力，首先提出了基于“像素级并行”的体积CT图像快速重建算法；其后，将体积CT图像重建中的几何运算与像素运算分离，减少了重复运算，进一步提高了计算效率；最后，基于医学应用背景，算法中实现了体积CT扫描和重建并行的思想。结果表明，利用上述快速算法，仅在普通计算机硬件平台上就可将体积CT的重建时间减少到原来的1/70。根据“实时三维成像系统”项目进展中的题目，对投影图像的“等角度误差”和“相异角度误差”进行深入讨论。用FDK算法的反投影公式进行推导，从理论上得出“等角度误差”对重建结果无影响，“相异角度误差”分布的离散程度影响重建伪影的结论，而后使用实验算例验证了该结论。论文还将“像素级并行”的思想向两个图像处理领域进行了推广。第一，巧妙地将体积CT加速算法中的“反投影运算”算法结构迁移至放射性粒子剂量计算中，使粒子剂量计算的时间缩短至原来的1/35。第二，将“像素级并行”的思想推广至图像空域增强算法领域。利用结构化的设计方法，将GPU运算所必需的计算模型、数据资源以及算法资源封装至架构中。该架构屏蔽了GPU运算的配置细节，省去了多项重复工作，能够方便地添加图像空域增强算法，使算法的执行时间最快时仅为CPU处理时间的1/136，完全满足高分辨率图像实时处理的要求。

体积CT快速重建算法研究

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