三维锥束CT投影数据的模拟

三维锥束CT是目前研究的热点,也是医学CT和工业CT的发展方向。三维重建算法的可靠性和准确性的研究过程中,模型的设计以及投影数据的模拟是必不可少的一部分。本文详细介绍了3DShepp-Logan头部模型的设计思路、推导了等距锥束射线投影仿真公式,基于3DShepp-Logan头部模型进行了投影数据模拟,并利用FDK算法的重建结果验证了思路的可行性和模型计算的准确性。

锥束三维CT仿真系统的研究与实现

锥束三维CT系统是当前CT技术的一个研究热点,围绕其仿真技术展开相关研究工作:利用蒙特卡罗方法建立了仿真系统的数学模型,基于光线跟踪和X射线衰减定律提出了仿真算法流程,最后成功地开发出仿真原型软件,并以空心涡轮片CAD模型作为检测样本,验证了算法的正确性和可靠性。

锥束扫描三维CT及其工程应用

目的介绍了作者基于非晶面阵探测器开展的3D-CT(Theedimensional Compurted Tornography)及基于ICT(IrKhJsnjal Cornpu TOmography)的逆向工程技术R Revase Engineening研究。方法与资料利用具有高分辨率、高；2敏度、高事瞻态范围吲}晶崮鄙车揪啃器开展镭}出瞄3I)．CT研究，采用Fektk~型型程莲建算法，即利用锥即利用锥束射线回转扫描得到的二维数字投影序列重建扫描区域断层图像。在小锥角情况下，重建质量可以与二维cT相美；对三维重建得到的CI'图像进行相直的图像、图形处理，获取实物内外表面轮廓数据，并将其输入CAD设汁平台，逆求出实物原型的CAD模型。结论320KV和9MeV高、低能射线下的重建指标：空间分辨率为2．0-3．0Lp/ma；密度分辩率为03％：基于3D-CT的RE技术寸刊秤携哧结构的快速原型韦啦告、技才、一破泽、改型设讨提供了有力自孵锻，有着十分重要的直用价健和广泛需求前景。

GPU多重纹理加速三维CT图像重建

三维锥束CT图像重建运算量大,纯软件(仅使用CPU)计算时间较长。为了充分利用计算机图形处理器(Graphic Process Unit,GPU)的并行处理能力以及提高数据传输效率,研究了一种结合使用GPU多重纹理(multitexture)加速三维锥束CT的FDK图像重建过程的方法。该方法采用多重纹理映射来提高反投影速度、减少中间数据存储量、减少浮点累加次数,使用顶点颜色通道来实现距离加权运算,采用扩展方法来增加并行反投影的纹理单元,从而提高重建速度。计算机实验结果表明,使用普通PC机重建尺寸为2563的图像,在保证数据精度为16bit浮点数的要求下,GPU反投影计算可以在10s以内完成。与仅使用CPU的重建方法相比,GPU重建图像加速方法达到了较高的时间加速比。

Practical limitations of cone-beam computed tomography in 3D cephalometry

3D cone beam computed tomography(CBCT) images offer a unique and new appreciation of the anatomical structures and underlying anomalies not possible with conventional radiographs.However,in almost all aspects of CBCT imaging,from utilization to application,inherent limitations and pitfalls exist.Importantly,these inherent limitations and pitfalls have practical implications which need to be addressed before the potential of this technology can be fully realized.The purpose of this review was to explore the current limitations and pitfalls associated with CBCT imaging to allow for better and more accurate understanding of the possibilities this imaging modality could offer,particularly pertaining to 3D cephalometry.

用通用显卡加速三维锥束T-FDK重建算法

利用通用显卡实现算法加速是一种适应CT重建特点的重要硬件加速方法。为了提高三维锥束T-FDK算法的重建速度,在对T-FDK算法简单描述的基础上结合显卡特点提出了快速实现T-FDK算法重建的方法。由于显卡的浮点管道比8bit的纹理光栅化管道慢,但是精度高,将两者结合,在力求达到重建速度和图像质量的平衡的基础上实现了该方法。实验结果表明,与经过初步对称性优化后的T-FDK软件算法相比,快速算法达到了27.6倍的时间加速比,从而在保证图像质量的情况下提高了重建的速度。

基于CUDA架构的FDK算法的研究

该文研究了一种利用GPU并行架构的CUDA来完成FDK三维图像重建算法的加速。分析了FDK三维图像重建算法的可并行性特点,设计了适合CUDA的并行方法,分别在算法加权、滤波和反投影3个阶段,实现FDK的加速。经过实验验证,该文提出的方法与算法与CPU单独实现图像重建相比,不仅获得了150倍以上的加速效果,并且两种方式完成的重建图像,质量接近,平均误差小于10^(-4)。由此可得出结论,利用GPU的三维锥束CT图像重建能够得到较满意的结果。