【摘 要】
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反投影滤波(Backprojection-Filter,BPF)算法凭借其可实现感兴趣区域重建的优点,近年来逐渐被应用到锥束CT中。但是,由于算法的复杂性,实践中存在耗时问题,同时其GPU加速的实
【机 构】
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肇庆广播电视大学; 中国科学院深圳先进技术研究院;
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2012BAI13B04);国家自然科学基金(61102161);深圳市项目(JCYJ20130401170306796,JC201105190923A)
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反投影滤波(Backprojection-Filter,BPF)算法凭借其可实现感兴趣区域重建的优点,近年来逐渐被应用到锥束CT中。但是,由于算法的复杂性,实践中存在耗时问题,同时其GPU加速的实现亦存在显存不足等问题。因此,文章提出了一种基于CUDA的BPF并行加速算法。通过设计高效的算法框架,在保留其重建精度的前提下,有效地减少所需显存。此外,总结了正投影算法及BPF算法中采用的加速策略,如利用算法特征加速等,并引入显存池的概念优化算法架构。仿真实验结果表明,在精确重建的前提下,采用新框架重建512×512×512数据只需8.055 s,感兴趣区域重建只需4.566 s,只需1.523 s便可输出第一部分数据,且能把显存占用从2.5 GB减少到100 MB以下,适用于大数据重建。
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