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深圳大学学报（理工版） 2009年第2期26卷 111-115页

作者：储颖糜华纪震 Q．H．WU 西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 深圳大学德州仪器DSPs实验室深圳大学计算机与软件学院深圳518060 利物浦大学电气电子工程系利物浦L693GJ英国

提出一种基于智能单粒子(intelligent particle optimizer,IPO)的改进型联合代数重建算法(simultaneous algebraic reconstruction technique,SART).为提高重建图像质量,引入松弛矩阵概念,利用智能单粒子算法搜索每一像素特有的最优松... 详细信息

提出一种基于智能单粒子(intelligent particle optimizer,IPO)的改进型联合代数重建算法(simultaneous algebraic reconstruction technique,SART).为提高重建图像质量,引入松弛矩阵概念,利用智能单粒子算法搜索每一像素特有的最优松弛因子,增强重建算法对图像局部特性的针对性.仿真结果表明,采用IPO-SART算法获得的重建图像质量较传统SART算法更佳.

关键词：联合代数重建算法智能单粒子算法图像重建

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基于选择性TpV正则化的DBT重建算法

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计算机工程与设计 2014年第5期35卷 1776-1781页

作者：李慧君齐宏亮徐圆周凌宏南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515

针对数字乳腺断层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)为有限角度的低剂量重建问题,提出了一种基于选择性TpV(total pvariation,TpV)正则化的重建算法。采用两相式重建策略,对DBT投影数据进行联合代数重建(simultaneous algebra... 详细信息

针对数字乳腺断层合成摄影(digital breast tomosynthesis,DBT)为有限角度的低剂量重建问题,提出了一种基于选择性TpV(total pvariation,TpV)正则化的重建算法。采用两相式重建策略,对DBT投影数据进行联合代数重建(simultaneous algebra reconstruction technique,SART),获得满足数据一致性以及非负性约束的图像,采用选择性TpV正则项作为约束条件更新图像,抑制图像噪声,锐化图像边缘特性,两相交替进行,直到满足收敛准则。应用该算法对数字仿真乳腺体模进行重建,实验结果表明,与SART算法、SART-TpV算法相比,该算法不仅平滑了图像噪声,而且保留了图像的边缘特性,尤其实现了微小钙化的清晰显像。

关键词：数字乳腺断层合成摄影联合代数重建算法 TpV正则化选择性TpV正则化图像重建

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基于CUDA的GPU加速迭代重建算法研究

基于CUDA的GPU加速迭代重建算法研究

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作者：雷德川中国工程物理研究院

学位级别：硕士

X射线计算机断层扫描(CT)技术已广泛应用于临床和工业领域。其中CT重建算法作为CT技术的核心部分,一直是CT成像技术研究的热点。CT重建算法主要分为解析重建和迭代重建。解析重建为目前使用最为广泛的重建算法,其特点是重建速度快、成... 详细信息

X射线计算机断层扫描(CT)技术已广泛应用于临床和工业领域。其中CT重建算法作为CT技术的核心部分,一直是CT成像技术研究的热点。CT重建算法主要分为解析重建和迭代重建。解析重建为目前使用最为广泛的重建算法,其特点是重建速度快、成像质量好,但需要均匀分布在180°或360°范围内的足够投影数据。然而在实际应用中,常无法获得满足这样要求的投影数据,如剂量限制导致投影数据分布稀疏,或者射线无法穿过高密度区域导致投影数据的丢失。在有限角度投影数据情况下,采用解析法重建将导致严重伪影。这种情况下,为了获得较好的重建图像,通常采用迭代重建算法。迭代重建算法适用于各种形式的采集数据,即使是有限角度投影数据的情况,也能重建出较好的图像,但是重建计算量大,重建时间长。目前,重建速度已成为制约其广泛应用的最大瓶颈。因此,研究如何提高迭代重建算法的效率,在理论和实际应用中都具有较高的价值。本文利用基于计算机统一设备架构(CUDA)的高性能并行计算图形处理器(GPU)对迭代重建算法加速进行了研究,主要研究内容如下：1)采用CUDA对经典的联合代数迭代重建算法(SART)进行了加速,根据其正投影和反投影的特点,采用了两种主要技术将SART融入CUDA架构：(1)正投影采用带有GPU三维纹理插值的射线驱动;(2)反投影采用带有共享存储器的体素驱动,可避免一些冗余计算。根据射线和体素的独立性我们采用以上两种技术设计CUDA内核,其中每个内核代表计算一条射线的投影值或计算一个体素的反投影值。因此,可以实现大量的并行化,显著提升计算性能。2)对TV算法进行了研究,将TV最小化算法与SART重建算法相结合,提出了TV-SART重建算法,并采用CUDA对其进行了加速。模拟和实际实验表明,TV-SART能很好的抑制噪声,获得十分平滑的重建图像。3)在单GPU基础上,本文提出了多GPU加速重建。利用了多个GPU内核的计算能力,在保证图像质量的情况下,进一步提高了重建速度;克服了工程中重建数据量较大,单GPU显存不足的问题引起的内存与显存之间数据的频繁传输,减少了数据传输时间。

关键词：计算机断层成像计算机统一设备架构多GPU 图像总变差联合代数重建算法

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雷达散射截面的测量与转台成像研究

雷达散射截面的测量与转台成像研究

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作者：王洪帅西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着信息技术和电子战的快速发展,隐身武器得到了大规模的使用,这成为现代战争的一个显著的特征,也成为了各军事强国军队现代化的一个重要指标。使用隐身技术的战机可以有效地减少敌方雷达发现自己的距离,成为了首波对敌打击的重要武器... 详细信息

随着信息技术和电子战的快速发展,隐身武器得到了大规模的使用,这成为现代战争的一个显著的特征,也成为了各军事强国军队现代化的一个重要指标。使用隐身技术的战机可以有效地减少敌方雷达发现自己的距离,成为了首波对敌打击的重要武器。雷达散射截面(RCS)的大小决定了目标隐身性能的高低。军事强国都建立了先进的实验测量系统,开展验证技术研究和隐身性能评估,为了减少目标的RCS,我们如果在隐身武器的设计阶段获得目标的一维、二维和三维微波成像,就可以有针对性的降低隐身武器的RCS。本文的主要内容是:首先介绍了研究背景和意义,介绍了一些国内外著名的测量系统,介绍了RCS的基本理论和RCS测试原理及测试方法,其次介绍了常用的计算目标散射的理论方法,如电磁散射的严格解,数值解和电磁散射的高频近似计算等,然后研究了基于步进频率信号的一维距离像以及进行了目标的一维距离像的测量,并对测量结果进行了分析。最后使用卷积反投影算法和联合代数重建算法这两种算法分别进行了二维转台成像的仿真模拟,并将模拟结果进行了对比分析,简单的介绍了干涉ISAR成像的原理和测量系统。联合代数重建算法(SART)常用于CT图形重建,它是迭代重建算法的一种。当前有很多方法来重建ISAR图像,例如FFT,滤波反投影,超分辨率算法。FFT可以使计算机的负荷很小,计算速度快,但它们仅仅应用在小角度成像中,不能普遍适用。相对于一些解析处理算法,迭代的方法具有重大潜力,能够处理不完整的数据,且能很好的抑制背景噪音。当投影数据采集不完备(如欠采样与有限角)或存在较大噪声时,解析法重建的图像往往达不到要求。这时候以SART为代表的迭代算法就会成为首选。SART算法在1984年被提出,它是对ART算法的改进。本论文首次将其应用于二维转台成像并取得了很好的效果。同时也使用卷积-反投影算法(BP)进行二维转台成像的模拟和仿真,并将仿真结果与联合代数重建算法的进行对比,发现在成像的精度和成像的对比度方面,SART算法具有明显的优势。最后也提出了SART存在的一些不足。

关键词：雷达散射截面一维距离像二维转台成像卷积-反投影算法联合代数重建算法

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基于深度卷积神经网络的肿瘤微细血管重建方法研究

基于深度卷积神经网络的肿瘤微细血管重建方法研究

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作者：弓雪山东工商学院

学位级别：硕士

介观荧光分子层析成像(Mesoscopic Fluorescence Molecular Tomography,MFMT)通过寻找组织表面荧光测量信号与体内荧光参数(即敏感矩阵)之间的关系,对较大视野的厚组织(毫米级深度)进行高分辨率(微米级)非接触式成像,很好地填补了显微... 详细信息

介观荧光分子层析成像(Mesoscopic Fluorescence Molecular Tomography,MFMT)通过寻找组织表面荧光测量信号与体内荧光参数(即敏感矩阵)之间的关系,对较大视野的厚组织(毫米级深度)进行高分辨率(微米级)非接触式成像,很好地填补了显微荧光分子成像技术和宏观荧光分子成像技术的真空地带。然而,探测到的荧光信号经过生物组织多次散射,与敏感矩阵构成了非线性关系,使得逆向重建问题成为了病态不适定问题。同时,大规模敏感矩阵增加了重建算法的计算复杂度,需要通过特定的优化算法来实现对生物组织荧光标记物三维分布的重建。因此,为了有效推进MFMT的临床前研究,使其更好的应用于肿瘤早期检测和治疗,本文围绕如何实现“高效率”、“高精度”重建,提出了基于深度卷积对称网络(Deep Convolutional Symmetric Network,DCSN)和其改进的基于复式跳跃密集网络(Doub-Skip Dense Network,doub-SD)结合联合代数重建技术(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique,SART)的微细血管混合重建策略,在保留常规重建步骤物理本质的前提下运用当下学者广泛关注的深度学习技术以加速逆问题求解。论文的创新点和主要研究工作包括以下几点:(1)为了得到敏感矩阵与组织边界荧光测量数据之间的强映射关系,本文将两者进行组合形成增广矩阵作为训练数据,通过学习增广矩阵的低维空间表达,得到敏感矩阵和荧光测量数据的融合压缩特征。从数据本身出发,在一定程度上达到加速组织内部荧光标记物重建的目的。(2)多角度投影得到的大规模数据加剧了荧光分子重建的负担,降低了重建速度。对此,本文提出了一种深度卷积对称网络联合SART算法的混合重建策略,利用卷积神经网络强大的特征提取能力、非线性映射特性及信息整合能力完成对大规模训练数据的有效压缩,实现SART算法对组织内部荧光标记物分布的快速精准重建。设计适合于编码高维荧光数据的弧形对称网络作为主干架构,针对特定的训练数据配置卷积层结构。采用多个“valid”填充的3×3小卷积核进行卷积操作,且仅执行一次池化操作,在减少参数、增加网络拟合能力的同时,使训练数据能够按照预期进行压缩,最大限度地减少冗余信息对重建结果的影响。通过计算机微细血管数值仿真实验的对比结果,论证了DCSN模型的处理性能,验证了混合重建策略较传统方法具有更好的处理效果和更快的重建速度。(3)为了强化网络对浅层和深层特征的融合能力,进一步提升网络的收敛速度,改善混合重建策略的重建效果,本文在DCSN网络基础上,设计并实现了一种基于深度卷积复式跳跃密集网络的微细血管重建算法。doub-SD架构引入了局部复式跳跃残差结构和全局密集交互连接,以充分利用低维度分层特征。同时通过添加1×1卷积瓶颈层增加网络深度,减少权重参数负担,以更优化的学习方式获得更小规模、更有用的数据信息。通过对计算机数值仿真模型和血管树合成数据的加速重建实验的结果进行分析,验证了改进网络doub-SD的优势性,重建速度提升约1.5倍,计算时间变为原来的2/3。

关键词：介观荧光分子层析成像逆问题联合代数重建算法深度卷积神经网络密集残差数据压缩

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CL迭代重建算法的GPU实现

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中国体视学与图像分析 2020年第4期25卷 393-400页

作者：贾统刘双全孙校丽魏存峰乔志伟刘宝东中国科学院高能物理研究所北京市射线成像技术与装备工程技术研究中心北京100049 中国科学院大学核科学与技术学院北京100049 山西大学计算机与信息技术学院太原山西030006

计算机层析成像技术(Computer Laminography,CL)主要用于大尺寸、低厚度板状物体的无损检测。迭代重建算法虽然适用于CL这种角度受限的扫描方式,但是却非常耗时。本文研究了CL系统SART迭代重建算法的GPU加速方法。介绍了基于线驱动的投... 详细信息

计算机层析成像技术(Computer Laminography,CL)主要用于大尺寸、低厚度板状物体的无损检测。迭代重建算法虽然适用于CL这种角度受限的扫描方式,但是却非常耗时。本文研究了CL系统SART迭代重建算法的GPU加速方法。介绍了基于线驱动的投影,和基于线驱动及体素驱动的反投影的GPU加速方法,实验结果表明,采用GPU加速可以达到254倍的加速比。

关键词：计算机层析成像联合代数重建算法 GPU加速

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