【摘 要】
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电子断层技术允许在分子分辨率级上研究复杂生物大分子的三维结构．迭代重构算法是解决其三维重构问题的有效算法，但由于收敛速度慢，计算量大没有得到广泛应用．本文针对联合代数迭代算法的缺点提出了一种针自适应联合代数迭代算法，采用四种关键技术提高算法的收敛速度和节省运算时间．实验结果表明这些关键技术能够加快结果的收敛速度，提高重构结果精度．而且，为了解决三维重构计算需求量大的问题，本文提出了一种基于GPUs
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所，北京 100190 中国科学院研究生院，北京 100190 中国科学院计
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电子断层技术允许在分子分辨率级上研究复杂生物大分子的三维结构．迭代重构算法是解决其三维重构问题的有效算法，但由于收敛速度慢，计算量大没有得到广泛应用．本文针对联合代数迭代算法的缺点提出了一种针自适应联合代数迭代算法，采用四种关键技术提高算法的收敛速度和节省运算时间．实验结果表明这些关键技术能够加快结果的收敛速度，提高重构结果精度．而且，为了解决三维重构计算需求量大的问题，本文提出了一种基于GPUs(Graphics ProcessingUnits)的多级并行化策略，并且在GeForce GTX 295上实现了基于自适应联合迭代算法和blob模型的电子断层三维重构并行化程序，获得了接近三十倍的加速比．
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