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(diǎn)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(yùn)算量大,耗時(shí)較多,難以滿足實(shí)際應(yīng)用中實(shí)時(shí)性的要求。因此研究一種能更快實(shí)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(shì),本文對(duì)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(shí)現(xiàn)了一種在GPU中利用CUDA技術(shù)實(shí)現(xiàn)FDK重建算法加速。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:在旋轉(zhuǎn)一周為256個(gè)分度的情況下,重建2563大小的單精度浮點(diǎn)數(shù)據(jù)格式的圖像,使用 GPU與使用 CPU的重建時(shí)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(gè)分度的條件下,重建10243大小的圖像,重建時(shí)間只需大致100秒。而CPU重建時(shí)間之長(zhǎng)已沒(méi)有實(shí)用價(jià)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(shí)現(xiàn)更高的加速。通過(guò)構(gòu)建一個(gè)GPU集群,包含2個(gè)GPU工作站,使用CSocket與CUDA混合編程,完成了基于Windows操作平臺(tái)的GPU集群對(duì)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(gè)子任務(wù)來(lái)重建,每個(gè)子任務(wù)即對(duì)1024×1024×128的單精度浮點(diǎn)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(shí)驗(yàn)結(jié)

4、果顯示:在旋轉(zhuǎn)一周為512個(gè)分度的情況下,重建10243大小的圖像時(shí)間可以縮短為58秒。和同一性能的單GPU重建時(shí)間對(duì)比,集群加速比接近兩倍。
　　本文對(duì)FDK算法進(jìn)行了并行性分析,實(shí)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(shí)際采集1024×1024×128個(gè)投影數(shù)據(jù)需要1分鐘以上,重建時(shí)間最好在1分鐘以?xún)?nèi),通過(guò)大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明:基于GPU集群的FDK加速重建算法滿足了實(shí)際的需求,所以本文提出的加速重