| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 CT重建算法加速及可视化研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 CT重建算法加速研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 可视化技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本课题研究目的与研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 本课题研究目的 | 第13页 |
| 1.3.2 本课题的研究内容 | 第13-15页 |
| 2 CT重建与CUDA编程基础 | 第15-27页 |
| 2.1 CT重建的物理基础 | 第15-16页 |
| 2.1.1 X射线的性质 | 第15页 |
| 2.1.2 朗伯-比尔定律 | 第15-16页 |
| 2.2 CT重建的数学基础 | 第16-19页 |
| 2.2.1 中心切片定理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 Radon变换 | 第17-19页 |
| 2.2.3 Radon反变换 | 第19页 |
| 2.3 从投影重建图像的算法——滤波反投影法 | 第19-21页 |
| 2.4 GPU发展概述及运算优势 | 第21-22页 |
| 2.5 CUDA技术与传统的GPGPU技术的比较 | 第22页 |
| 2.6 CUDA编程模型 | 第22-24页 |
| 2.6.1 线程层次 | 第22-23页 |
| 2.6.2 存储器层次 | 第23-24页 |
| 2.7 CUDA软件体系 | 第24-26页 |
| 2.8 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于CUDA技术的FDK算法并行加速 | 第27-48页 |
| 3.1 等间距扇形束FBP重建算法 | 第27-30页 |
| 3.2 FDK三维图像重建算法 | 第30-39页 |
| 3.2.1 FDK算法描述 | 第30-34页 |
| 3.2.2 FDK算法中坐标系关系 | 第34-37页 |
| 3.2.3 FDK算法特点及算法优化 | 第37-39页 |
| 3.2.3.1 FDK算法特点 | 第37-38页 |
| 3.2.3.2 FDK算法优化 | 第38-39页 |
| 3.3 FDK算法的并行计算可行性分析 | 第39-41页 |
| 3.3.1 以投影角度为依据的并行计算可行性分析 | 第39-40页 |
| 3.3.2 以体数据为依据的并行计算可行性分析 | 第40-41页 |
| 3.4 基于CUDA技术实现FDK算法加速 | 第41-45页 |
| 3.4.1 整体流程图 | 第41-42页 |
| 3.4.2 加权并行计算 | 第42页 |
| 3.4.3 滤波并行计算 | 第42-44页 |
| 3.4.4 反投影并行计算 | 第44-45页 |
| 3.5 实验结果 | 第45-47页 |
| 3.5.1 加速比定义指标 | 第45页 |
| 3.5.2 实验环境配置参数及实验结果 | 第45-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于VTK的三维可视化设计 | 第48-57页 |
| 4.1 可视化软件包VTK基础 | 第48-50页 |
| 4.1.1 VTK基本概述 | 第48页 |
| 4.1.2 VTK层次架构 | 第48-50页 |
| 4.1.3 VTK可视化流程设计 | 第50页 |
| 4.2 移动立方体法 | 第50-52页 |
| 4.2.1 MarchingCubes算法的基本原理 | 第50-51页 |
| 4.2.2 MarchingCubes算法的主要步骤 | 第51-52页 |
| 4.3 软件功能需求分析与方案设计 | 第52-54页 |
| 4.3.1 数据可视化 | 第52页 |
| 4.3.2 轴向任意层切片显示 | 第52页 |
| 4.3.3 系统结构设计 | 第52-53页 |
| 4.3.4 软件界面设计 | 第53-54页 |
| 4.4 可视化软件结果分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |