[发明专利]基于异构平台的CT图像三维重建加速方法及其装置

说明书

技术领域

本发明属于X射线CT技术领域，特别涉及一种基于异构平台的CT图像三维重建加速方法及其装置。

背景技术

X射线计算机断层成像(Computed Tomography，CT)是一种由物体的X射线投影来反求其衰减分布的技术，涵盖核物理、数学、计算机、精密仪器等多个学科。由于CT可以在非接触、不破坏的条件下得到物体内部的高精度三维结构信息，因此自Hounsfield成功研制第一台CT以来，CT已在无损检测、医学诊断、材料分析等领域得到广泛应用。

在实际应用中，锥束CT高分辨率三维重建所需的计算资源和存储资源都非常大，随着重建规模的增加，重建的存储需求和计算量迅速增加，在很多情况下，很难满足实际应用的需求，以重建算法中通用的反投影计算为例：设待重建三维图像的各维尺寸都为N，则相应反投影的计算复杂度将高达O(N4)，重建一个分辨率为10243的三维图像，计算将循环10995亿次，在普通PC机上完成如此大的计算量是非常耗时的，难以满足实际应用的要求。因此，锥束CT重建过程加速是当前工程人员亟需解决的问题，针对CT重建算法设计相应的加速平台和加速策略具有重要的实际意义，是工业CT技术在实际应用中急需解决的一个难点问题。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供一种基于异构平台的CT图像三维重建加速方法及其装置，针对CT重建算法的特性，结合FPGA、GPU等通用加速器件性能并基于异构加速平台实现，在尽量减少损失精度的前提下提高其重建速度，性能稳定，加速效果理想。

按照本发明所提供的设计方案，一种基于异构平台的CT图像三维重建加速方法，异构平台包含主机及异构OpenCL计算设备，该加速方法包含如下内容：对FDK重建算法进行算粒分解，分析各个算粒的并行计算流程；通过异构平台中的主机及异构OpenCL计算设备对各个算粒进行加速优化处理。

上述的，所述的主机为运行主程序的CPU，OpenCL计算设备包含运行内核程序的异构容器GPU和FPGA，CPU、GPU及FPGA之间通过PCI-E总线相通信，主程序通过定义上下文来管理内核程序的运行。

优选的，对FDK重建算法进行算粒分解，包含：根据FDK算法内容，分解为：用于对投影数据进行加权的投影加权算粒，用于对加权后的投影数据进行滤波的滤波算粒，用于将滤波后的投影数据反投影到重建物体上的反投影算粒，及用于对反投影结果进行归约处理的归约算粒。

优选的，根据FDK重建算法公式：

通过对公式中积分的拆分及离散化，分为：

投影加权算粒，表示为：其中，p'(θ,u,v)表示旋转分度为θ时对投影数据进行加权后的数据，为加权系数；

滤波算粒，表示为：其中，d_f(θ,u,v)为滤波后的数据，h(u)为滤波算子的单位冲激响应，[-u_m,u_m]表示探测器每一行采集的2m个数据；

反投影算粒，表示为：其中，f(x,y,z,θ)表示重建物体在旋转分度为θ时投影点对f(x,y,z)的贡献值；

归约算粒，表示为：其中，φ_max为重建物体旋转一周时离散采得的投影分度数。

上述的，对各个算粒进行加速优化处理，包含：采用FPGA对投影加权算粒进行并行处理，通过异步传输至GPU，在传输过程中同时对滤波算粒进行处理；结合反投影时各体素点的数据并行操作，在GPU内按体素点对反投影算粒进行多线程并行反投影计算。

优选的，根据FDK重建算法中重建区域在旋转轴方向上行的各层投影数据和探测器投影数据纵轴方向上的各行数据的投影对应关系，采用分块重建策略，沿旋转轴方向将待重建区域分成若干块，重建其中一块时从外部存储器取出对应的投影数据进行重建操作。

优选的，采用FPGA对投影加权算粒进行并行处理，包含：将全局存储器分割为2块bank，通过负载分配实现随机存取存储器的访问均衡；通过常数存储器存储需要多次重复计算的中间变量。

优选的，在GPU内按体素点对反投影算粒进行多线程并行反投影计算，包含：采用基于体素驱动方式，按重建体数据输出对GPU进行任务划分；将计算中与体素无关的变量进行分离和合并，并在反投影前计算出来存储于GPU的常数存储器中，反投影计算时，直接读取常数存储器中的变量参与计算；优化内核程序中一次反投影的张数。