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基于CUDA的计算机断层成像软件

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-17页
   ·引言第7页
   ·CT 发展历史与研究原理第7-11页
       ·CT 研究历史第7-9页
       ·重建算法的改进第9页
       ·X 射线物理原理第9-11页
   ·并行运算的发展历程第11-15页
       ·多核 CPU 与众核 GPU 性能对比第11-13页
       ·并行运算的发展第13-14页
       ·海量数据处理第14-15页
   ·本论文主要工作和内容安排第15-17页
第二章 滤波反投影重建第17-27页
   ·傅立叶切片定理第17-19页
     ·中心切片投影定理第17-18页
     ·旋转坐标系的中心切片定理第18-19页
   ·滤波反投影算法第19-26页
       ·平行束的滤波反投影算法第20-21页
       ·扇形束滤波反投影算法第21-23页
       ·锥形束滤波反投影算法第23-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 基于 CUDA 架构的重建加速第27-41页
   ·CUDA 简介第27-29页
     ·CUDA 与传统 GPU 的比较第27页
     ·CUDA 软件体系第27-28页
     ·CUDA 硬件体系第28-29页
   ·FDK 算法的基本 CUDA 实现第29-34页
   ·FDK 算法的海量数据 CUDA 实现第34-35页
   ·优化设计第35-37页
       ·全局存储器优化第35页
       ·常量存储器优化第35页
       ·纹理存储器优化第35-36页
       ·Block 维数优化第36页
       ·代码优化第36页
       ·CUDA 流技术第36-37页
   ·优化后的性能对比第37-40页
       ·不同型号显卡重建时间对比第38页
       ·同型号显卡各部分耗时对比第38-40页
       ·重建后图像与原始图像对比第40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于 CUDA 的计算机断层成像软件第41-51页
   ·CT 重建软件介绍第41-43页
     ·Qt4.7.2 版本简介第41页
     ·实现目标第41-42页
     ·设计思路第42-43页
   ·MICRO-CT 简介第43-45页
   ·CT 重建软件的具体构建第45-48页
       ·CT 重建软件界面优化第45-46页
       ·读入/写出数据类第46-47页
       ·投影数据类第47-48页
       ·CT 重建算法框架第48页
   ·CT 重建软件的应用实现第48-49页
   ·本章小结第49-51页
第五章 总结与展望第51-53页
     ·工作总结第51-52页
     ·工作展望第52-53页
致谢第53-55页
参考文献第55-59页
作者在硕士期间参加的课题及成果第59-60页

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