层析成像的重建方法
【技术领域】
[0001] 本发明是关于层析图像的重建（reconstruct)方法，特别是关于使用图形处理单 元（GPU, Graphic Processing Unit)的层析成像的重建方法。
【背景技术】
[0002] 放射线层析成像，如数字X线层析成像是医学图像领域中的重要组成部分。通 过在有限的角度内获取多幅二维投影，放射线层析成像可基于这些二维投影重建出容积 (volume)图像，从而提供三维的图像信息用于医学或生物学等领域的图像分析。然而，尽管 层析成像的重建效果被广泛认可，但重建过程中庞大的计算量制约了重建速度，限制了层 析成像的实际应用。
[0003] 常见的层析成像在重建中主要涉及解析和/或迭代两类高计算量的运算，这些运 算主要由中央处理器单元（CPU)承担而图形处理单元仅分担一小部分。由于CPU、GPU的根 本设计目的不同，两者在计算中所扮演的角色也不尽相同：例如CPU为了更为通用，不断的 增加缓存和流程控制单元，而GPU则是为了完成复杂的图形渲染工作，需要强大的并行计 算能力，因此具有更多的计算单元。此外，CPU主要用于不规则的数据结构，其存取模式不可 预测，需要不断增加缓存来解决存储器的延迟问题；而GPU则使用单程序多数据执行模式、 规则的数据结构，使得存储可预测，从而可以有更多的空间用于增加计算单元。
[0004] 因此，如何有效利用CPU与GPU的性能差异，使两者优缺互补从而改善层析成像的 重建速度成为业界的研究热点。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的之一在于提供一层析成像的重建方法，其在不增加现有层析成像装 置硬件结构的前提下，大幅度加快重建的速度。
[0006] 根据本发明的一实施例，一层析成像的重建方法包含：获取投影数据；图形处理 单元使用开放计算语言对该投影数据进行滤波；及该图形处理单元使用该开放计算语言对 所滤波的投影数据进行反投影，对经该反投影而重建的容积图像进行归一化处理。
[0007] 在本发明的部分实施例中，对该投影数据进行滤波进一步包含建立斜坡滤波器。 对该投影数据进行滤波进一步包含对该投影数据分别按照投影采集的顺序进行正序和逆 序扩充。例如，由该图形处理单元对该投影数据进行正序扩充，或由中央处理单元对该投影 数据进行逆序扩充，或由中央处理单元与该图形处理单元协作对该投影数据进行正序或逆 序扩充。使快速傅立叶变换后的滤波器数据与快速傅立叶变换后的扩充投影数据相乘而得 到滤波后的频域结果。在本发明的一些实施例中，对该投影数据进行滤波进一步包含对投 影数据进行加权，并对加权后的投影数据进行滤波。根据本发明的部分实施例，对所滤波的 投影数据进行反投影进一步包含由中央处理器单元根据预设几何关系生成投影矩阵，基于 该投影矩阵生成一体素在二维投影的投影点并获得投影值，其中射线方向由射线源和该体 素的位置决定。获得投影值可由该图形处理单元通过双线性插值获得。根据本发明的一些 实施例，反投影进一步包含加权所获得的投影值并累加加权的投影值。此外，在本发明的部 分实施例中，归一化处理是根据射线穿过各体素的次数进行归一化。
[0008] 本发明实施例所提供的层析成像的重建方法可充分利用现有硬件中中央处理器 与图形处理单元的结构特点和性能优势，并结合开放计算语言的操作特点，加快数据处理 的速度，节约中央处理器与图像处理单元间数据传输的时间，从而在不增加任何硬件成本 的前提下大幅度提高层析成像的重建速度。
【附图说明】
[0009] 图1所示是根据本发明一实施例的层析成像中的扫描投影示意图
[0010] 图2所示是根据图1中的扫描投影示意图得到的相应几何模型
[0011] 图3所示是根据本发明一实施例的组合使用CPU与GPU的层析图像的重建方法的 流程示意图
[0012] 图4所示是根据本发明一实施例的反投影方法的流程示意图
【具体实施方式】
[0013] 为更好的理解本发明的精神，以下结合本发明的部分优选实施例对其作进一步说 明。
[0014] 在目前的层析图像重建过程中，庞杂的数据计算，如滤波所涉及的运算主要是在 中央处理器单元上完成的。相应的，层析图像重建的速度瓶颈也反映在中央处理器单元的 运算速度上。为提高重建速度当然可以选择具有更高运算能力的中央处理单元，但这必将 导致成本的大幅增加。
[0015] 本发明的实施例提供了解决上述问题的另外一种途径，其通过中央处理单元与 图形处理单元的优势互补合作，并巧妙的利用开放计算语言（Open CL, open computing language)的特点，可在不改变现有层析图像装置硬件配置的基础上大幅度提高重建速度。
[0016] 根据本发明的一实施例，一层析成像的重建方法包含：获取投影数据，图形处理单 元使用开放计算语言对该投影数据进行滤波，及该图形处理单元使用该开放计算语言对所 滤波的投影数据进行反投影，并对经该反投影而重建的容积图像进行归一化处理。
[0017] 图1所示是根据本发明一实施例的层析成像中的扫描投影示意图。如图1所示， 射线源10,如X射线源沿直线AA运动并以角度Θ对聚焦板12,即探测器处的扫描对象14 进行线性扫描。
[0018] 图2所示是根据图1中的扫描投影示意图得到的相应几何模型。基于该几何模型， 在本实施例中层析图像的重建公式可表示为：
[0019]
[0020] 鉴于上述几何模型和重建公式均可由本领域技术人员根据所应用的层析图像重 建装置及其具体的应用得到，此处不再赘述而仅就主要变量予以说明。其中，X，y，z是容积 图像的在各相应坐标轴的像素位置；D是射线源10按运动轨迹至聚焦板12的距离；s与P 是投影像素位置；s'由s引申出的滤波计算中的中间变量；λ s是射线源10在X轴的坐标， λ D是聚焦板12在X轴的坐标；R是投影计算公式；h是滤波器计算公式。由于图2是一基 于X、Z轴的平面图，y轴及投射在其上的P在图2中没有示出。
[0021] 图3所示是根据本发明一实施例的组合使用CPU与GPU的层析图像的重建方法的 流程示意图。该层析图像的重建方法是基于图1的扫描投影方式、图2的几何模型和上述 重建公式的具体应用，其主要包含对投影数据进行加权，
对加权后的投影数据进行滤波，灼==?及对滤波后的投影数据进行反 投影：
[0022] 本领域技术人员应当理解在其它实施例中，鉴于不同的扫描方式、几何结构或重 建公式，层析图像的重建的具体步骤可有相应的调整。
[0023] 如图3所示，在步骤300中，图像处理单