大视野锥束CT图像重建的GPU实现方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-11页 |
| ·本文的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·本文的研究工作 | 第9页 |
| ·本文的结构安排 | 第9-11页 |
| 第2章 CT的数学模型与重建算法 | 第11-16页 |
| ·CT的数学模型 | 第11-12页 |
| ·Beer定律 | 第11页 |
| ·Radon变换及逆变换 | 第11-12页 |
| ·反投影滤波重建算法(BPF) | 第12-16页 |
| ·平行束投影的反投影滤波重建算法 | 第13-14页 |
| ·扇束投影的反投影滤波重建算法 | 第14-15页 |
| ·BPF算法与FBP算法比较 | 第15-16页 |
| 第3章 多次偏置扫描模式及其重建算法 | 第16-22页 |
| ·多次偏置扇束扫描模式及其BPF重建算法 | 第16-18页 |
| ·多次偏置锥束扫描模式及其BPF重建算法 | 第18-20页 |
| ·基于CPU的重建算法流程 | 第20-22页 |
| 第4章 图形处理器简介 | 第22-31页 |
| ·图形处理器的发展 | 第22-23页 |
| ·图形处理器的渲染流水线 | 第23-24页 |
| ·图形处理器的着色器 | 第24-25页 |
| ·顶点着色器 | 第24页 |
| ·几何着色器 | 第24页 |
| ·像素着色器 | 第24-25页 |
| ·利用GPU实现通用计算 | 第25-28页 |
| ·GPU与CPU比较 | 第26-27页 |
| ·GPU通用计算的软件开发技术 | 第27页 |
| ·GPU通用计算面临的问题 | 第27-28页 |
| ·本文使用的GPU通用计算若干技术 | 第28-31页 |
| ·纹理及渲染到纹理 | 第28-29页 |
| ·投影纹理 | 第29-30页 |
| ·Ping-Pong | 第30-31页 |
| 第5章 基于GPU的快速重建算法实现 | 第31-37页 |
| ·对投影数据求偏导 | 第31页 |
| ·反投影 | 第31-35页 |
| ·反投影数据的存储方式 | 第32-34页 |
| ·重建体数据的划分与存储 | 第34页 |
| ·GPU实现反投影步骤 | 第34-35页 |
| ·基于GPU的算法流程 | 第35-37页 |
| 第6章 实验结果及结论 | 第37-46页 |
| ·对投影数据求偏导数的实验结果 | 第38页 |
| ·转台单次偏置扫描的实验结果 | 第38-42页 |
| ·GPU和CPU重建时间比较 | 第41页 |
| ·两种GPU算法重建时间比较 | 第41-42页 |
| ·转台两次偏置扫描的实验结果 | 第42-46页 |
| 第7章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
