选择性重排FDK算法及其GPU加速优化

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.

关键词：FDK算法、选择性重排、循环队列、图形处理单元并行加速

所属期刊栏目：24

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划“863计划”2012AA011603;国家自然科学基金61372172.

在线出版日期：2015-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：383-392