基于cuda架構(gòu)的gpu加速x光圖像重建方法和裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法和裝置，所述方法通過(guò)將獲取的X光圖像投影數(shù)據(jù)通過(guò)CPU傳輸至CPU內(nèi)存中；通過(guò)CPU將所述X光圖像投影數(shù)據(jù)分割為多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域，且使相鄰的投影數(shù)據(jù)區(qū)域存在部分重疊，并將所述多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域發(fā)送至GPU內(nèi)存；通過(guò)GPU并行核函數(shù)加速shiftandadd算法對(duì)每塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行層析重建，得到相應(yīng)的局部重建圖像；將局部重建圖像拼接合成為重建圖像；通過(guò)CUDA架構(gòu)下的GPU硬件加速實(shí)現(xiàn)并行shiftandadd算法，大幅度提高了運(yùn)算速度并同時(shí)節(jié)省了成本，給用戶帶來(lái)了大大的方便。
【專利說(shuō)明】基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法和裝置
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及醫(yī)療圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及的是一種基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著X光設(shè)備的不斷發(fā)展，現(xiàn)有的X射線裝置通過(guò)球管和平板，在固定SID (X線裝置系統(tǒng)標(biāo)識(shí)碼系統(tǒng)標(biāo)識(shí))的情形下，通過(guò)線陣球管的一次掃描發(fā)射射線，獲得多幀X光圖像。然后針對(duì)多幀X光圖像通過(guò)Shift and add算法重建出斷層圖像。而現(xiàn)有采用的是傳統(tǒng)串行shift and add算法或FPGA硬件加速shift and add算法來(lái)進(jìn)行圖像重建,但串行shift and add算法來(lái)進(jìn)行圖像重建的方法耗時(shí)過(guò)長(zhǎng),而FPGA硬件加速shift and add算法來(lái)進(jìn)行圖像重建的方法硬件成本過(guò)高?，F(xiàn)有的X光圖像重建技術(shù)中存在因數(shù)據(jù)量過(guò)大導(dǎo)致的算法耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、以及硬件成本過(guò)高的問(wèn)題，給用戶帶來(lái)了大大的不便。
[0003]因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進(jìn)和發(fā)展。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法和裝置，旨在解決現(xiàn)有的X光圖像重建技術(shù)中因數(shù)據(jù)量過(guò)大導(dǎo)致的算法耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)、以及硬件成本過(guò)高的問(wèn)題。
[0005]本發(fā)明解決技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案如下:
一種基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其中，包括以下步驟:
A、將獲取的X光圖像投影數(shù)據(jù)通過(guò)CPU傳輸至CPU內(nèi)存中；
B、通過(guò)CPU將所述X光圖像投影數(shù)據(jù)分割為多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域，且使相鄰的投影數(shù)據(jù)區(qū)域存在部分重疊，并將所述多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域發(fā)送至GPU內(nèi)存；
C、通過(guò)GPU并行核函數(shù)加速shiftand add算法對(duì)每塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行層析重建，得到相應(yīng)的局部重建圖像；
D、將局部重建圖像拼接合成為重建圖像。
[0006]所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其中，在所述步驟A之前還包括:
A10、通過(guò)CPU對(duì)獲得的X光圖像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)線程進(jìn)行分支預(yù)測(cè)。
[0007]所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其中，所述對(duì)獲得的X光圖像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理具體包括:
All、計(jì)算層析圖像的像素之間的間距；
A12、計(jì)算兩相鄰源點(diǎn)對(duì)層析圖像同一像素點(diǎn)所發(fā)的X射線被探測(cè)器平板所接收的位置之間的間距；
A13、計(jì)算同一源點(diǎn)對(duì)層析圖像兩相鄰像素點(diǎn)所發(fā)X射線被探測(cè)器平板所接受的位置之間的間距。[0008]所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其中，所述對(duì)線程進(jìn)行分支預(yù)測(cè)具體包括:
A21、計(jì)算重建層析圖像中心單個(gè)像素點(diǎn)所需源點(diǎn)的個(gè)數(shù)；
A22、根據(jù)層析圖像不同位置處像素點(diǎn)所述源點(diǎn)的個(gè)數(shù)，通過(guò)CPU劃分出層析圖像的中心區(qū)域，并去除邊緣區(qū)域。
[0009]所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其中，所述步驟B還包括: B1、將CPU內(nèi)存中的X光圖像投影數(shù)據(jù)分割為大小相等的多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域，相鄰的投
影數(shù)據(jù)區(qū)域設(shè)置為部分重疊。
[0010]所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其中，所述步驟B滿足:
【權(quán)利要求】
1.一種基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其特征在于，包括以下步驟: A、將獲取的X光圖像投影數(shù)據(jù)通過(guò)CPU傳輸至CPU內(nèi)存中； B、通過(guò)CPU將所述X光圖像投影數(shù)據(jù)分割為多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域，且使相鄰的投影數(shù)據(jù)區(qū)域存在部分重疊，并將所述多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域發(fā)送至GPU內(nèi)存； C、通過(guò)GPU并行核函數(shù)加速shiftand add算法對(duì)每塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行層析重建，得到相應(yīng)的局部重建圖像； D、將局部重建圖像拼接合成為重建圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其特征在于，在所述步驟A之前還包括: A10、通過(guò)CPU對(duì)獲得的X光圖像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)線程進(jìn)行分支預(yù)測(cè)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其特征在于，所述對(duì)獲得的X光圖像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理具體包括: All、計(jì)算層析圖像的像素之間的間距； A12、計(jì)算兩相鄰源點(diǎn)對(duì)層析圖像同一像素點(diǎn)所發(fā)的X射線被探測(cè)器平板所接收的位置之間的間距； A13、計(jì)算同一源點(diǎn)對(duì)層析圖像兩相鄰像素點(diǎn)所發(fā)X射線被探測(cè)器平板所接受的位置之間的間距。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其特征在于，所述對(duì)線程進(jìn)行分支預(yù)測(cè)具體包括: A21、計(jì)算重建層析圖像中心單個(gè)像素點(diǎn)所需源點(diǎn)的個(gè)數(shù)； A22、根據(jù)層析圖像不同位置處像素點(diǎn)所述源點(diǎn)的個(gè)數(shù)，通過(guò)CPU劃分出層析圖像的中心區(qū)域，并去除邊緣區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其特征在于，所述步驟B還包括: B1、將CPU內(nèi)存中的X光圖像投影數(shù)據(jù)分割為大小相等的多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域，相鄰的投影數(shù)據(jù)區(qū)域設(shè)置為部分重疊。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其特征在于，所述步驟B滿足:
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建方法，其特征在于，所述步驟C具體包括； Cl、分配CUDA核函數(shù)的線程塊數(shù)以及每個(gè)線程塊所包含的線程數(shù)，將每個(gè)線程與每個(gè)像素點(diǎn)一一對(duì)應(yīng)，進(jìn)行所有像素點(diǎn)的并行運(yùn)算； C2、對(duì)每一個(gè)線程進(jìn)行平移、累加操作得到對(duì)應(yīng)的局部重建圖像； C3、通過(guò)CPU控制多個(gè)CUDA流的運(yùn)行順序，同步運(yùn)行當(dāng)前CUDA流所進(jìn)行的數(shù)據(jù)復(fù)制運(yùn)算和相鄰CUDA流所進(jìn)行的核函數(shù)運(yùn)算。
8.一種基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建裝置，其特征在于，包括: 傳輸模塊，用于將獲取的X光圖像投影數(shù)據(jù)通過(guò)CPU傳輸至CPU內(nèi)存中； 分割模塊，用于將所述X光圖像投影數(shù)據(jù)分割為多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域，且使相鄰的投影數(shù)據(jù)區(qū)域存在部分重疊，并將所述多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域發(fā)送至GPU內(nèi)存； 重建模塊，用于通過(guò)GPU并行核函數(shù)加速shift and add算法對(duì)每塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域進(jìn)行層析重建，得到相應(yīng)的局部重建圖像； 拼接模塊，用于將局部重建圖像拼接合成為重建圖像。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建裝置，其特征在于，還包括: 預(yù)處理模塊，用于通過(guò)CPU對(duì)獲得的X光圖像投影數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并對(duì)線程進(jìn)行分支預(yù)測(cè)。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于CUDA架構(gòu)的GPU加速X光圖像重建裝置，其特征在于，所述分割模塊，還用于將CPU內(nèi)存中的X光圖像投影數(shù)據(jù)分割為大小相等的多塊投影數(shù)據(jù)區(qū)域，且相鄰的投影數(shù)`據(jù)區(qū)域有部分重疊。
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK103700123SQ201310704313
【公開日】2014年4月2日 申請(qǐng)日期:2013年12月19日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月19日
【發(fā)明者】陳榕齊 申請(qǐng)人:北京國(guó)藥恒瑞美聯(lián)信息技術(shù)有限公司