【摘要】 一种基于GPU硬件加速的CT图像重建方法，属于X射线CT技术领域。本发明采用基于GPU可编程管线实现CT图像重建的加速，CT数据预处理、CT数据滤波、CT图像重建的正投影运算以及CT图像重建的反投影运算均基于GPU可编程管线实现。针对目前GPU显存不足以及内存到显存数据传输速度慢的瓶颈问题，提出了对大数据处理采用分块处理方法，与已有方法不同，本分块方法对每块待重建体重建时只需要用到部分投影数据，减少了数据传输，从而可提高整个体重建速度。 【专利类型】发明授权 【申请人】首都师范大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】100037 北京市海淀区西三环北路105号 【申请人地区】中国 【申请人城市】北京市 【申请人区县】海淀区 【申请号】CN200810113846.0 【申请日】2008-05-30 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101283913B 【公开公告日】2010-12-15 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101283913B 【授权公告日】2010-12-15 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】A61B6/03; G01N23/04; G03B42/02 【发明人】张慧滔; 赵星; 张尧; 陈德峰; 杨涛; 张朋 【主权项内容】一种CT图像重建的GPU加速方法，采用基于GPU可编程管线实现CT图像重建的加速，其中，CT数据预处理、CT数据滤波、CT图像重建的正投影运算以及CT图像重建的反投影运算均基于GPU可编程管线实现，具体包括如下步骤：(1)采用基于GPU的CT数据预处理方法实现数据的去噪、提取和去除环状伪影以及从扫描的X射线强度数据获得投影数据；(2)对投影数据用基于GPU的CT数据滤波方法和基于GPU的CT反投影方法采用滤波反投影型算法或反投影滤波型算法获得重建体；或者对投影数据用基于GPU的CT正投影方法和基于GPU的CT反投影方法采用迭代算法获得重建体，其中所述迭代算法包括：(S1)给待重建体数据赋初始值；(S2)利用基于GPU的CT正投影方法获得投影数据的估计值；(S3)计算估计值和实际投影值的残差；(S4)再利用基于GPU的CT反投影方法将残差值反投影给初始的待重建体数据；这就构成了一次迭代，将重建结果作为下次迭代的初始值实现多步迭代过程。 【当前权利人】首都师范大学 【当前专利权人地址】北京市海淀区西三环北路105号 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】121100004006874031 【被引证次数】4 【被他引次数】4.0 【家族被引证次数】34
