本文關(guān)鍵詞：基于GPU的光柵相襯成像的相位恢復(fù)和CT重建算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本論文的研究內(nèi)容是基于光柵相襯成像系統(tǒng)CT重建的并行加速計算。主要包括兩大方面內(nèi)容：一為整套光柵相襯成像系統(tǒng)的實現(xiàn)以及該系統(tǒng)相襯成像的優(yōu)勢；二為數(shù)據(jù)處理過程中使用在GPU上執(zhí)行的CUDA C編程模型來實現(xiàn)并行加速。 整套光柵相襯成像系統(tǒng)的搭建是在上海光源的X射線成像與生物醫(yī)學應(yīng)用線站即13W線站進行。該系統(tǒng)主要共包括三大部分：樣品臺及其控制、光柵干涉儀位移臺及其相關(guān)控制、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。其中第一部分中樣品臺的移動及旋轉(zhuǎn)主要通過Nport5610串口來與Kohzu電機連接來操作。在實驗開始之初，可以運用水平儀初步調(diào)整樣品放上去之后的高度，盡量保證待拍攝樣品部分的高度與X射線光源等高。光柵系統(tǒng)包括兩塊光柵：相位光柵G1和分析光柵G2。在光柵相襯實驗的過程中，兩塊光柵分別通過光柵位移臺能夠做橫向、縱向或旋轉(zhuǎn)移動以便調(diào)整光柵位置。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)包括探測器以及與之連接的計算機外圍設(shè)備等，主要包括一個CCD探測器，一塊數(shù)據(jù)采集卡和一臺計算機機構(gòu)成。根據(jù)需要，有時候?qū)嶒炓彩褂肧CMOS相機進行拍攝。 跟傳統(tǒng)吸收成像方式相比，光柵相襯成像系統(tǒng)根據(jù)X射線波前的相位信息進行CT重建，對于弱吸收物質(zhì)如血管或軟組織來說，相位信息明顯比吸收信息明顯。因而對于弱吸收物質(zhì)而言，相襯成像的圖像空間分辨率和密度分辨率會優(yōu)于傳統(tǒng)吸收成像。相比于基于傳播距離的相襯成像更適用于比較薄的樣品，光柵相襯成像適用的樣品范圍會更廣。而衍射增強相襯成像和晶體干涉法對晶體要求特別高，因而光柵相襯成像系統(tǒng)的應(yīng)用開始越來越廣泛。 光柵相襯成像的實驗過程中，按照實驗原理，需要得到強度曲線。一般而言采用相位步進法來進行相位恢復(fù)，在這個過程中會產(chǎn)生比較大的數(shù)據(jù)量。同時，CT重建的濾波反投影算法（Filtered Back Projection,FBP）需要完整角度的投影數(shù)據(jù)進行重建。因而，基于光柵相襯成像系統(tǒng)的CT重建的數(shù)據(jù)處理量是比較大的。GPU（GraphicProcessor Unit）作為一種多重流處理器多線程處理單元，能夠很好的進行并行運算。使用基于GPU的CUDA C程序來完成此CT重建，相比于基于CPU的標準C程序，將會得到比較好的加速比效果。 在重建過程中，本論文采用GPU并行加速的方法來進行相位恢復(fù)和FBP濾波反投影重建，，根據(jù)數(shù)據(jù)尺寸的不同，在保障圖像質(zhì)量的情況下，與同Visual Studio2010平臺下的標準C程序相比，實現(xiàn)了一定程度的加速比。并且，隨著圖像尺寸的增加即數(shù)據(jù)量的增加，加速比也呈現(xiàn)出上升的趨勢。這意味著，基于GPU的并行加速尤其適合于做大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)量越大，多線程處理的結(jié)構(gòu)能發(fā)揮出更大的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：光柵相襯成像 GPU并行加速 CUDA C 濾波反投影
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41;TP332
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-10
• 縮略詞表10-13
• 第一章 緒論13-22
• 1.1 X 射線相襯成像的方法15-18
• 1.1.1 干涉法15-16
• 1.1.2 同軸相襯成像16-17
• 1.1.3 衍射增強成像17
• 1.1.4 光柵相襯成像17-18
• 1.2 GPU 并行計算18-20
• 1.3 上海光源20
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)20-22
• 第二章 光柵相襯成像實驗原理和方法22-38
• 2.1 基于塔爾博特（Talbot）效應(yīng)的光柵相襯成像22-24
• 2.2 相位光柵和分析光柵24-27
• 2.3 光柵相襯成像的相位恢復(fù)27-29
• 2.4 光柵相襯成像的 CT 重建29-34
• 2.5 GPU 加速的理論根據(jù)34-37
• 2.6 本章小結(jié)37-38
• 第三章 光柵相襯成像實驗過程和結(jié)果38-62
• 3.1 光柵相襯成像系統(tǒng)38-40
• 3.2 實驗樣品的準備和實驗過程40-41
• 3.3 運用 CUDA C 編程模型的光柵相襯成像 CT 重建41-55
• 3.4 實驗結(jié)果與分析55-61
• 3.5 本章小結(jié)61-62
• 第四章 總結(jié)與展望62-64
• 第五章 參考文獻64-67
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文67-68
• 致謝68-69

【共引文獻】

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