【摘 要】
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本文基于数据重排方法,提出了T-BPF(Tent-BPF)算法,该算法先将锥束投影数据重排成平行投影数据,然后使用一种推导的BPF型算法重建重排后的平行投影数据.T-BPF算法将原BPF算法
【机 构】
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国家数字交换系统工程技术研究中心; 大连理工大学建设工程学院;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划批准号资助的课题~~
论文部分内容阅读
本文基于数据重排方法,提出了T-BPF(Tent-BPF)算法,该算法先将锥束投影数据重排成平行投影数据,然后使用一种推导的BPF型算法重建重排后的平行投影数据.T-BPF算法将原BPF算法反投影中变化的角度积分限变成固定的,反投影中各层循环之间没有了相关性,这意味着T-BPF算法较原BPF算法具有更好的可并行性.实验结果显示:使用GPU对2563的Shepp-Logan体模的图像重建进行并行加速,T-BPF算法在保证重建质量的前提下,加速比达到了1036,较原BPF算法有很大提升.T-BPF算法为截断投影数据的3D图像快速重建提供了方法.
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