摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-7页 |
第一章 绪论 | 第7-15页 |
·光学分子成像的背景和发展现状 | 第7-8页 |
·Monte Carlo 方法 | 第8-9页 |
·并行化计算方法 | 第9-10页 |
·GPU 简介 | 第10-13页 |
·本文的主要工作和论文的组织 | 第13-15页 |
·OpenGL 的可编程实现 | 第13页 |
·CUDA 编程模型的并行化实现 | 第13-15页 |
第二章 光在生物体内传输的理论 | 第15-23页 |
·光子在生物组织中传输的数学模型 | 第15-17页 |
·辐射传输方程 | 第15-16页 |
·Monte Carlo 方法 | 第16-17页 |
·Monte Carlo 在前向问题中的实现 | 第17-21页 |
·光源光子的产生 | 第18-19页 |
·光子在生物组织中的传输 | 第19-21页 |
·小结 | 第21-23页 |
第三章 OpenGL 在光学分子成像软件中的应用 | 第23-35页 |
·OpenGL 简介 | 第23-25页 |
·MOSE 的简介 | 第25-27页 |
·仿真环境模块 | 第26页 |
·算法模块 | 第26页 |
·操作交互模块 | 第26-27页 |
·数据交互模块 | 第27页 |
·数据显示模块 | 第27页 |
·MOSE 图形显示类的设计 | 第27-28页 |
·仿真平台的图形显示实现 | 第28-34页 |
·规则图形显示 | 第28-31页 |
·不规则图形显示 | 第31-34页 |
·小结 | 第34-35页 |
第四章 CUDA 在光学分子成像中的应用 | 第35-51页 |
·CUDA 简介 | 第35-39页 |
·CUDA 编程模型 | 第36-37页 |
·CUDA 执行模型 | 第37-38页 |
·CUDA 存储器模型 | 第38-39页 |
·Monte Carlo 算法的GPU 并行化设计 | 第39-48页 |
·并行程序的优化 | 第41-42页 |
·算法仿真实现 | 第42-48页 |
·GPU 应用效率评测 | 第48-49页 |
·小结 | 第49-51页 |
第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
致谢 | 第53-55页 |
参考文献 | 第55-59页 |
研究成果 | 第59-60页 |