利用改进的Siddon算法提升CT图像重建速度

图像重建是电子计算机断层扫描技术的核心步骤。对于不完全投影时的图像重建,应用较多的算法是代数重建算法和同时迭代算法。介绍了同时迭代算法的原理及其实现过程。为加快图像重建速度,提出利用改进的Siddon算法计算射线与像素相交的长度和像素编号。实验结果表明,将改进的Siddon算法用于计算系数矩阵,可以整体提升图像重建速度。

基于二维检索的投影矩阵算法

传统的投影矩阵算法复杂度较高,计算效率低。为此,提出一种基于二维检索的投影矩阵算法。采用类似于矩阵中各元素位置的表示方式,分别用行和列2个维度定位一个投影矩阵的元素,行和列计算较为简单,能够同时进行,从而提高计算效率。运用GATE仿真软件进行图像重建实验,结果表明,与经典的Siddon算法相比,该算法的运算时间可提高6倍以上,并且能够保证重建图像的质量。

基于ART算法的投影系数快速计算方法

代数重建算法(Algebraic Reconstruction Technique,ART)投影系数的计算时间冗长,影响了ART的重建速度.基于长度加权模型提出了一种投影系数快速计算方法,从射线穿过网格的相交规律出发,通过顺序增量计算,快速推导出穿过的网格编号并计算其交线长度,大幅减少运算量及分支判断,该方法在二维重建及三维重建下均适用.仿真结果表明:与经典的Siddon算法相比较,在保证重建图像质量的前提下,本文算法速度提高约13倍.

代数重建法中的一种快速投影系数计算方法

提出了一种快速投影系数计算方法。该方法只需通过简单的增量运算,即可确定射线穿过的网格编号并计算相交长度。实验结果表明该方法非常有效,与Siddon算法相比,重建速度提高了六倍多。

基于像素模型的CT仿真投影快速计算

提高仿真投影的计算速度一直是CT仿真技术的重要研究内容。针对像素模型的投影计算,提出了一种快速仿真投影生成算法。首先确定射线与像素模型边界相交的起始像素索引及纵向距离,然后通过该纵向距离依次计算射线穿过的像素索引及相交长度,同时累加出投影数据。实验结果表明,该算法大大提高了投影计算速度,与Sid-don算法相比取得了约7倍的加速比;图像重建结果也证明了该算法的正确性。

一种代数重建中投影系数的快速计算方法

代数重建过程中,投影系数的计算是影响重建速度的主要因素。从射线与网格相交的规律出发,先用一个数组存储投影系数值,再使用一个数组修正,通过两个数组相结合来求解射线穿过网格的投影系数。该算法不仅减少了求解投影系数的计算量,并且抑制了在程序设计时所需的分支结构,使其适合于CUDA并行加速。该算法在重建固体火箭发动机模型中,在保证图像质量不损失的前提下,在CPU端与Siddon算法相比,重建速度提高了10倍多。

锥束CT仿真投影快速计算

针对离散体素模型仿真投影数据计算,提出了一种快速并行计算方法。首先从射线的对称性分析了投影数据的并行计算,然后通过Siddon算法来进行射线与体素的求交;结合SIMD技术实现了离散体素模型投影数据的快速并行计算。实验结果表明,在保持投影数据精度的同时,较之Siddon方法能够取得约1.9倍的加速比。

迭代图像重建中系统矩阵与重建图像质量关系研究

针对现有系统矩阵算法复杂、效率低的问题,提出了一种简易的线段加权算法。对比传统线段加权算法,所提算法大大减少了对直线与网格相交情况的判断,使用二维方式对网格进行编号,并且基于提出的算法对传统线段加权法计算系统矩阵过程进行了改进。采用改进方法计算的系统矩阵重建图像,并且对重建图像质量进行评价。实验结果表明,所提算法的运算速度比Siddon改进算法提高了3倍以上,并且重建图像的质量随着线段加权法中计算线段数目增加而逐步提高。