基于FDK算法的錐束CT三維重建GPU加速.pdf

1、隨著CT技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用需求的提高,三維CT成像系統(tǒng)日益普遍,提高三維圖像重建處理速度是研究熱點之一。錐束CT完成一次三維掃描的數(shù)據(jù)量達(dá)幾百GB甚至TB,重建算法復(fù)雜,運算量大,耗時較多,難以滿足實際應(yīng)用中實時性的要求。因此研究一種能更快實現(xiàn)錐束CT三維重建方法顯得尤為重要。
　　FDK三維圖像重建算法在可并行性上具有顯著優(yōu)勢,本文對FDK重建算法及其加速技術(shù)進(jìn)行研究。由于CUDA技術(shù)和GPU的硬件特性給FDK算法并行加速提供了條件

2、,本文首先實現(xiàn)了一種在GPU中利用CUDA技術(shù)實現(xiàn)FDK重建算法加速。實驗結(jié)果顯示:在旋轉(zhuǎn)一周為256個分度的情況下,重建2563大小的單精度浮點數(shù)據(jù)格式的圖像,使用 GPU與使用 CPU的重建時間分別大約為2s和2489s,重建加速比達(dá)到1000倍以上;在旋轉(zhuǎn)一周為512個分度的條件下,重建10243大小的圖像,重建時間只需大致100秒。而CPU重建時間之長已沒有實用價值,GPU的加速性能已得到充分體現(xiàn)。為了進(jìn)一步提高超大三維數(shù)據(jù)CT

3、圖像重建速度,本文又采用了GPU集群實現(xiàn)更高的加速。通過構(gòu)建一個GPU集群,包含2個GPU工作站,使用CSocket與CUDA混合編程,完成了基于Windows操作平臺的GPU集群對海量數(shù)據(jù)的FDK算法加速。為了突破32位編程內(nèi)存分配的限制,將要重建的10243大小的圖像分別由8個子任務(wù)來重建,每個子任務(wù)即對1024×1024×128的單精度浮點數(shù)據(jù)格式進(jìn)行重建。用GPU集群重建,最后把重建的結(jié)果返回給主機(jī)重組得到重建的完整圖像。實驗結(jié)

4、果顯示:在旋轉(zhuǎn)一周為512個分度的情況下,重建10243大小的圖像時間可以縮短為58秒。和同一性能的單GPU重建時間對比,集群加速比接近兩倍。
　　本文對FDK算法進(jìn)行了并行性分析,實現(xiàn)了基于CUDA技術(shù)在單GPU以及GPU集群上的FDK加速重建算法。實際采集1024×1024×128個投影數(shù)據(jù)需要1分鐘以上,重建時間最好在1分鐘以內(nèi),通過大量的對比實驗表明:基于GPU集群的FDK加速重建算法滿足了實際的需求,所以本文提出的加速重