[发明专利]一种基于GPU加速PET图像重建的方法

摘要

本发明属于图像重建技术领域，公开了一种基于GPU加速PET图像重建的方法，包括：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；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；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。本发明有效减少了PET图像重建的时间，有效的提升重建图像的灵敏度；为研究小动物体内代谢过程以及生物体局部代谢状态提供更为精确的功能信息。

主权项

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。