[发明专利]一种基于GPU加速PET图像重建的方法有效
申请号: | 201710234558.X | 申请日: | 2017-04-11 |
公开(公告)号: | CN107220924B | 公开(公告)日: | 2019-10-22 |
发明(设计)人: | 朱守平;王建勋;曹旭;孟凡珍;曹雪舟;李亮;梁继民 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06T1/20 | 分类号: | G06T1/20;G06T11/00 |
代理公司: | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人: | 黄伟洪;李霞 |
地址: | 710071 陕西省*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 gpu 加速 pet 图像 重建 方法 | ||
1.一种基于GPU加速PET图像重建的方法,其特征在于,所述基于GPU加速PET图像重建的方法包括以下步骤:
步骤一,通过蒙特卡罗仿真生成系统矩阵,根据平板PET系统的对称性,分别基于响应线与体素提取系统矩阵的子集;
步骤二,数据输入,基于系统矩阵关于响应线的子集,进行前向投影的计算,计算过程中根据响应线的对称性计算系统矩阵关于响应线的子集的补集;
步骤三,基于系统矩阵关于体素的子集,进行反向投影的计算,计算过程中根据体素的对称性计算系统矩阵关于体素的子集的补集,对重建图像进行数据更新,迭代结束,数据输出;
所述基于GPU加速PET图像重建的方法包括以下步骤:
步骤一,获得系统矩阵,通过蒙特卡罗仿真生成系统矩阵,拥有80×104×208个体素,以保证系统矩阵中拥有对称性的响应线穿过相同个数的体素;
步骤二,数据输入,从扫描的λ射线获得符合数据,经过预处理后,由CPU读入到内存中,再由内存导入显存中;将系统矩阵基于响应线的子集读入显存,循环系统矩阵基于响应线子集中的响应线,循环过程中为每条与子集中响应线平行的响应线分配一个block来执行,每层重建图像中的体素后插入与其有对称关系的三个体素,并导入GPU的纹理内存中;
步骤三,反向投影,将系统矩阵基于体素的子集读入显存,循环前40层,若每层所需视野范围为80×160个体素,则需要为每层40×80个体素分配至GPU中的单独block来执行,重建所需前向投影数据的每个数据后插入与其有对称关系的其它七个数据,并存储在GPU的纹理内存中;
步骤四,数据更新,对重建图像每个体素进行更新,若迭代未结束,重复前向投影的计算,迭代结束,数据输出。
2.如权利要求1所述的基于GPU加速PET图像重建的方法,其特征在于,所述步骤一中:基于体素的系统矩阵子集为探测器中心晶体所对应的前40层所有体素40×16个及穿过这些体素的响应线,从平板探测器大小为52×104个晶体的所组成的PET系统对应的系统矩阵中提取基于体素的系统矩阵子集。
3.如权利要求1所述的基于GPU加速PET图像重建的方法,其特征在于,所述步骤二中:线程分配过程如下:
(1)根据GPU的特性设置每个block的尺寸;
(2)根据系统矩阵子集中的响应线的位置计算平行响应线的个数;
(3)根据平行响应线的个数设置block的个数;
(4)按照所述线程块设置执行内核程序。
4.如权利要求3所述的基于GPU加速PET图像重建的方法,其特征在于,所述(4)中每个block计算与子集中平行的响应线的同时,计算与平行响应线存在对称关系的另外三条响应线,四条响应线拥有相同的权值,且相同权值的体素位置对称。
5.如权利要求1所述的基于GPU加速PET图像重建的方法,其特征在于,所述步骤三中:线程分配过程如下:
(1)根据GPU的特性设置每个block的尺寸;
(2)根据所需视野范围设置所述block的个数;
(3)按照所述block设置执行内核程序。
6.如权利要求5所述的基于GPU加速PET图像重建的方法,其特征在于,所述(3)中每个block计算当前体素及其穿过的响应线的同时计算与其拥有对称关系的七个体素,穿过八个体素的响应线拥有对称关系,且权值相同。
7.一种应用权利要求1~6任意一项所述基于GPU加速PET图像重建的方法的PET成像系统。
8.一种应用权利要求1~6任意一项所述基于GPU加速PET图像重建的方法的平板PET系统。
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