高精度CT图像重建的并行运算实现.PDFVIP

高精度CT 图像重建的并行运算实现 印胤，刘力，孙功星 （中国科学院高能物理研究所，北京 100039 ） 摘要：为解决超大图像（2048 ×2048 ）的FBP 与OR-OSEM 图像重建，我们采用PC 机群的并行处理技术。将图像重建算法改写为并行运算方式,按角度数均匀地分配计算任务 给各个CPU 。本文并行运算结果表明：图像重建速度与CPU 的个数基本上成线性正比关系， 可提高近25 倍（CPU 数为25 时）。超大图像的在线重建可采用CPU 阵列机来高速实现， 这一技术对发展高精度CT 具有重要的作用。 关键词：并行运算 CT 图像重建 中图分类号：TP39 ； TP317.4 文献标识码：A 0 ．引言 计算机断层成像技术(Computed Tomography, CT)广泛应用于人体组织成像、 工件无损断层检测等领域，大尺寸物体或较高空间分辨都会导致大的重建矩阵， 比如 1024 ×1024 或 2048 ×2048 。如今CT重建最常用的算法是滤波反投影法 (Filtered Backprojection ，FBP) ，常规医用CT 的图像矩阵大小是512 ×512，采用 专用工作站重建时间约为10 秒/层，但对上述高空间分辨的图像重建，由于其计 算量巨大为 ( 3 ) O N ，其计算所耗时间在实际应用中很难被接受。同样的问题也存 在于迭代算法中。国内外已有人尝试用多CPU并行技术解决低分辨（图像大小 512 ×512 ）多层的三维重建问题，并取得一些研究成果[1][2][3] 。但对二维高分辨 重建方面 （图像大小1024 ×1024），目前涉及并行运算的报道较少。本文在这方 面对使用多CPU 并行计算FBP和一种改进的有序子集最大期望值迭代重建法 (Over-Relaxation ordered Subset Expectation Maximization, OR-OSEM)进行了有益 的尝试，并给出了模拟实验结果。结果证明利用并行运算可大大提高计算速度， 使在线重建成为可能。 1．重建数据的生成 图1 是等角三代采样的CT 扫描一个断层的示意图 Y D FOV S γ max O X R 图1 一个断层的扇束扫描示意图 1 图中FOV 是被测物一个断层所在有效扫描视野（半径R ），O 点为旋转中心， γ 为最大扇束张角，D 为弧状探测器阵列，D 完全覆盖经过FOV 的射线束； max 采集方式可以是X 光源与探测器D 同时绕O 点转动，也可以是被测物体转动。 可算出投影数据为： y (n, m) = ∑∑a(i, j , n, m)f (i, j ) ( 1) j i 其中i , j = 1, 2, 3 …N 为图像像素指标；n = 1, 2, 3 …K 为扇束指标；m = 1, 2, 3 …M 为探测器小条（bin ）指标；y (n, m) 代表第 n 扇束中第 m 条射线（落入第 m 个 bin ）的投影测量值，f (i，j )为像素值，在CT 中，即代表了密度分布。参数矩阵 元素a(i, j , n, m) 为第(i，j )像素在第n 扇束时对第m 个bin 的投影 （衰减）贡献因 子，为表述方便，后文统一用a 代替。