本文關(guān)鍵詞：錐束CT短掃描成像技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：錐束計(jì)算機(jī)斷層成像(Computed Tomography, CT)技術(shù)具有成像速度快、空間分辨率高、非接觸無(wú)破壞等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于工業(yè)無(wú)損檢測(cè)和臨床醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。相比錐束CT全角度掃描,短掃描僅在π加錐角范圍內(nèi)對(duì)被成像物體進(jìn)行照射,有效降低了輻射劑量、提高了成像速度。然而,短掃描的幾何定標(biāo)因缺少大量角度范圍內(nèi)的投影數(shù)據(jù)而對(duì)誤差非常敏感；其重建質(zhì)量受到了非均勻冗余投影數(shù)據(jù)的嚴(yán)重影響。針對(duì)錐束CT短掃描成像中的以上問(wèn)題,本文分別在幾何定標(biāo)、重建算法以及算法加速三個(gè)方面進(jìn)行研究,主要研究成果如下：1、提出了一種精確的定標(biāo)體模中心投影位置定位方法。短掃描的幾何定標(biāo)因缺失大量角度范圍內(nèi)的投影數(shù)據(jù)而導(dǎo)致對(duì)輸入(定標(biāo)體模中心的投影位置信息)誤差十分敏感,現(xiàn)有方法使用常用定標(biāo)體模(小球)投影的形心或質(zhì)心代替體模中心的投影位置存在較大的近似誤差。針對(duì)該問(wèn)題,本文方法首先對(duì)系統(tǒng)幾何參數(shù)與小球投影的形狀參數(shù)、小球中心的投影位置參數(shù)分別進(jìn)行建模,通過(guò)聯(lián)立方程組求解得到一個(gè)僅使用小球投影的形狀參數(shù)描述小球中心投影位置的解析表達(dá)式。再使用最小二乘法對(duì)小球投影邊緣進(jìn)行參數(shù)擬合得到小球投影的形狀參數(shù),進(jìn)而精確計(jì)算出小球中心的投影位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：相比現(xiàn)有方法,本文方法在保證較好魯棒性的前提下,其定位精度具有明顯優(yōu)勢(shì)。2、提出了一種選擇性反投影濾波算法。圓軌跡短掃描因其投影數(shù)據(jù)的非均勻冗余特點(diǎn)而導(dǎo)致重建圖像中存在嚴(yán)重偽影。針對(duì)該問(wèn)題,本文算法首先分析了圓軌跡短掃描投影冗余性,然后根據(jù)射線源點(diǎn)與PI線的相對(duì)位置關(guān)系以及PI線的選取方向,推導(dǎo)得到一種選擇性反投影準(zhǔn)則。該準(zhǔn)則根據(jù)掃描角度預(yù)先確定需要反投影的重建范圍,避免了冗余投影數(shù)據(jù)干擾,同時(shí)也減少了反投影的計(jì)算量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文算法有效避免了冗余數(shù)據(jù)的影響,保證了重建質(zhì)量；同時(shí),現(xiàn)有算法使用投影數(shù)據(jù)加窗或重排處理冗余數(shù)據(jù)的方法相比,本文算法降低了重建的時(shí)間和內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo)。3、提出了一種深度隱藏通信時(shí)延策略。重建算法的GPU加速已經(jīng)取得了顯著的加速效果,通信時(shí)延成為了限制現(xiàn)有加速策略的瓶頸。針對(duì)該問(wèn)題,本文策略基于選擇性反投影濾波算法的并行性分析及CPU-GPU異構(gòu)平臺(tái)特點(diǎn),利用多線程技術(shù)實(shí)現(xiàn)CPU的運(yùn)算與硬盤(pán)-內(nèi)存的數(shù)據(jù)傳輸并行執(zhí)行,利用CUDA異步技術(shù)實(shí)現(xiàn)CPU的運(yùn)算與內(nèi)存-顯存的數(shù)據(jù)傳輸并行執(zhí)行,利用流處理技術(shù)和異步技術(shù)實(shí)現(xiàn)GPU的運(yùn)算與內(nèi)存-顯存、顯存-顯存的輸出傳輸并行執(zhí)行。該策略使用多重事件重疊的方式,在保證計(jì)算效率不變的前提下,最大可能地隱藏?cái)?shù)據(jù)在硬盤(pán)、內(nèi)存和顯存之間的通信時(shí)延和CPU的運(yùn)算時(shí)間,進(jìn)而提高重建效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在現(xiàn)有加速策略的基礎(chǔ)上,采用本文策略獲得的加速約為現(xiàn)有策略的2倍。
【關(guān)鍵詞】：錐束CT 短掃描 中心投影 選擇性反投影 GPU并行加速 通信時(shí)延
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 課題背景與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 圓軌跡錐束CT系統(tǒng)幾何參數(shù)定標(biāo)12-13
• 1.2.2 圓軌跡短掃描錐束CT重建算法13-15
• 1.2.3 重建算法并行加速15-16
• 1.3 課題研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)安排16-17
• 第二章 標(biāo)記點(diǎn)投影位置精確定位方法17-29
• 2.1 定標(biāo)體模的錐束投影模型17-18
• 2.2 幾何定標(biāo)輸入誤差分析18-19
• 2.3 標(biāo)記點(diǎn)投影位置精確定位方法19-22
• 2.3.1 定標(biāo)體模錐束投影的支撐19-20
• 2.3.2 M的準(zhǔn)確計(jì)算方法20-22
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析22-28
• 2.4.1 不同等級(jí)噪聲實(shí)驗(yàn)23-24
• 2.4.2 不同小球密度實(shí)驗(yàn)24
• 2.4.3 不同小球半徑實(shí)驗(yàn)24-25
• 2.4.4 不同小球位置實(shí)驗(yàn)25-28
• 2.5 小結(jié)28-29
• 第三章 選擇性反投影濾波算法29-41
• 3.1 圓軌跡短掃描模型29-30
• 3.2 重排反投影濾波算法30-32
• 3.3 選擇性反投影濾波算法32-34
• 3.3.1 短掃描數(shù)據(jù)冗余性分析32-33
• 3.3.2 選擇性反投影33-34
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析34-39
• 3.4.1 仿真實(shí)驗(yàn)34-37
• 3.4.2 真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)37-39
• 3.5 小結(jié)39-41
• 第四章 深度隱藏通信時(shí)延優(yōu)化策略41-51
• 4.1 CUDA編程模型41-43
• 4.2 S-BPF算法并行性分析43-46
• 4.3 基于CUDA的深度隱藏通信時(shí)延策略46-49
• 4.3.1 對(duì)獲取DBP圖像的優(yōu)化46-48
• 4.3.2 對(duì)DBP圖像濾波的優(yōu)化48-49
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析49-50
• 4.5 小結(jié)50-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 展望51-53
• 致謝53-55
• 參考文獻(xiàn)55-61
• 作者簡(jiǎn)歷61

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：265387