选择性重排FDK算法及其GPU加速优化

Wen-kun ZHANG,Bin YAN,Ai-long CAI,Feng WEI,Lin DENG,Lei LI

Computerized Tomography Theory and Applications（2015）

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摘要

FDK算法是目前三维图像重建的主流算法,但是传统重排FDK算法存在占用内存量较大、重建效率不高的问题,本文提出一种选择性重排FDK算法.根据重排前后投影数据的结构关系,计算出一轮重排所加载的最少锥形束投影,并使用循环队列对有限帧数的投影进行选择性加载,显著降低了重建对内存的消耗.此外,利用新算法较好的并行性,借助图形处理单元(GPU)对算法进行了硬件加速,大大提升算法的执行效率.为验证算法有效性,对5123规模的仿真数据和实际数据进行重建,在不损失重建精度的前提下,新算法占用内存约为传统算法的1/3或1/5.本文算法对传统重排FDK算法进行了改进,有效降低了计算机内存占用,较好地解决了大规模投影数据重建问题.

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关键词

FDK algorithm,selective data rearrangement,circular queue,GPUparallel speedup

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