sapiСистемный анализ и прикладная информатика«System analysis and applied information science»2309-49232414-0481Belarusian National Technical Universitysapi-75Research ArticleОбработка информации и принятие решенийData processing and decision–makingБЫСТРАЯ ИТЕРАЦИОННАЯ КИЛОВОЛЬТНАЯ ТОМОГРАФИЯ В КОНИЧЕСКОМ ПУЧКЕ ЛУЧЕЙFAST ITERATIVE KILOVOLTAGE CONE BEAM TOMOGRAPHYЗолотаревС. А.ZolotarevS. A.CA_PI@bntu.byМирзавандМ. А.MirzavandM. A.CA_PI@bntu.byИнститут прикладной физики НАН БеларусиБеларусьInstitute of Applied Physics of the NAS of BelarusBelarusБелорусский национальный технический университетБеларусьBelarusian National Technical UniversityBelarus201519012016043135Copyright © Золотарев С.А., Мирзаванд М.А., 20162016Золотарев С.А., Мирзаванд М.А.Zolotarev S.A., Mirzavand M.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sapi.bntu.by/jour/article/view/75

Создание быстрых параллельных итерационных томографических алгоритмов, основанных на использовании графических ускорителей, которые одновременно обеспечивают минимизацию невязки и тотальной вариации реконструированного изображения является важной и актуальной задачей, имеющей большое научное и прикладное значение. Такие алгоритмы могут использоваться, например, при осуществлении радиационной терапии пациентов, потому что предварительно всегда производится компьютерная томография пациентов с целью более точного определения областей, которые потом будут подвергнуты лучевому воздействию.

Creating a fast parallel iterative tomographic algorithms based on the use of graphics accelerators, which simultaneously provide the minimization of residual and total variation of the reconstructed image is an important and urgent task, which is of great scientific and practical importance. Such algorithms can be used, for example, in the implementation of radiation therapy patients, because it is always done pre-computed tomography of patients in order to better identify areas which can then be subjected to radiation exposure.

 

ReferencesLange K., Fessler J. A. Globally Convergent Algorithms for Maximum a Posteriori Transmission Tomography / K. Lange, J. A. Fessler // IEEE Trans. on Image Processing – 1995. – Vol. 8. – No 10. – P. 1430–1438.Lange K., Fessler J. A. Globally Convergent Algorithms for Maximum a Posteriori Transmission Tomography / K. Lange, J. A. Fessler // IEEE Trans. on Image Processing – 1995. – Vol. 8. – No 10. – P. 1430–1438.Andersen A. H., Algebraic reconstruction in CT from limited views / A. H. Andersen // IEEE Trans. Medical Imaging – 1989. – Vol. 8. – P. 50–55.Andersen A. H., Algebraic reconstruction in CT from limited views / A. H. Andersen // IEEE Trans. Medical Imaging – 1989. – Vol. 8. – P. 50–55.Венгринович В. Л. Итерационные методы томографии / В. Л. Венгринович, С. А. Золотарев // Минск: Белорусская наука, – 2009. – 227 с.Венгринович В. Л. Итерационные методы томографии / В. Л. Венгринович, С. А. Золотарев // Минск: Белорусская наука, – 2009. – 227 с.Segal M., Fast shadows and lighting effects using texture mapping / M. Segal, C. Korobkin, R. van Widenfelt, J. Foran, and P. E. Haeberli // SIGGRAPH’92. – 1992. – Vol. 26. – P. 249–252.Segal M., Fast shadows and lighting effects using texture mapping / M. Segal, C. Korobkin, R. van Widenfelt, J. Foran, and P. E. Haeberli // SIGGRAPH’92. – 1992. – Vol. 26. – P. 249–252.Jia R. Q., A fast algorithm for the total variation model of image denoising / H. Q. Zhao // Adv. Comput. Math. – 2010. – Vol. 33. – P. 231–241.Jia R. Q., A fast algorithm for the total variation model of image denoising / H. Q. Zhao // Adv. Comput. Math. – 2010. – Vol. 33. – P. 231–241.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.