| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外相关技术发展现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 螺旋锥束CT图像重建算法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 数值计算优化的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11-12页 |
| 第2章 CBCT理论基础及KATSEVICH算法 | 第12-31页 |
| 2.1 CT图像重建技术的理论基础 | 第12-14页 |
| 2.1.1 CT成像原理 | 第12-13页 |
| 2.1.2 CBCT系统组成及扫描方式 | 第13-14页 |
| 2.2 Katsevich精确重建算法 | 第14-18页 |
| 2.2.1 Katsevich算法及基本概念 | 第14-17页 |
| 2.2.2 Katsevich算法重要参数 | 第17-18页 |
| 2.3 基于平板探测器的Katsevich算法的实现流程 | 第18-29页 |
| 2.3.1 微分求导过程 | 第19-20页 |
| 2.3.2 插值过程 | 第20-22页 |
| 2.3.3 离散希尔伯特滤波过程 | 第22-24页 |
| 2.3.4 反投影过程 | 第24-29页 |
| 2.4 重建算法的仿真与验证方法 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于旋转对称性的KATSEVICH反投影优化 | 第31-41页 |
| 3.1 判决边界 | 第31-32页 |
| 3.2 相邻切片的旋转对称性 | 第32-37页 |
| 3.2.1 构造对称性 | 第32-33页 |
| 3.2.2 判决边界解析方程推导 | 第33-34页 |
| 3.2.3 旋转关系及基于旋转对称性的反投影 | 第34-37页 |
| 3.2.4 复杂度分析 | 第37页 |
| 3.3 Matlab仿真及验证 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于旋转对称性的KATSEVICH算法并行实现 | 第41-57页 |
| 4.1 图形处理及其发展 | 第41-42页 |
| 4.2 CUDA编程模型 | 第42-48页 |
| 4.2.1 统一架构的GPU硬件结构 | 第42-45页 |
| 4.2.2 CUDA编程环境 | 第45-47页 |
| 4.2.3 GPU并行运算的几个重要概念 | 第47-48页 |
| 4.3 基于CUDA技术的Katsevich算法并行设计 | 第48-54页 |
| 4.3.1 Katsevich算法的并行分析 | 第48-49页 |
| 4.3.2 微分求导的并行设计 | 第49-50页 |
| 4.3.3 插值模块的并行设计 | 第50-51页 |
| 4.3.4 离散希尔伯特滤波的并行设计 | 第51-52页 |
| 4.3.5 反投影的并行设计 | 第52-53页 |
| 4.3.6 并行加速优化策略 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
