УСКОРЕННАЯ ИТЕРАЦИОННАЯ РЕКОНСТРУКЦИЯ ФАНТОМА “ROZI” МЕТОДОМ OS-SART С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УПОРЯДОЧЕННЫХ ПОДМНОЖЕСТВ ПРОЕКЦИЙ

Cтатистический метод максимального правдоподобия (EM) и алгебраический метод реконструкции с одновременными итерациями (SART) являются двумя методами итерационной томографической реконструкции. Эти алгоритмы часто используются, когда проекционные данные содержат большое количество статистического шума или были получены из ограниченного диапазона углов. Одним из популярных подходов, используемых для повышения скорости сходимости этих алгоритмов заключается в том, чтобы выполнять коррекцию текущего приближения реконструируемого объекта на подмножествах проекционных данных. Стремление повысить скорость сходимости итерационных методов привело к использованию упорядоченных подмножеств проекций как для метода максимального правдоподобия EM (OS-EM), так и для алгебраического метода реконструкции с одновременными итерациями SART (OS-SART). Эффективность использования упорядоченных подмножеств проекций была установлена сначала для последовательных программ, которые выполняются на центральном процессоре компьютера (CPU). В данной работе оба этих метода были ускорены с помощью использования графической библиотеки OpenGL путем их отражения на архитектуру графического процессора видеокарты.

1. Троицкий, И. Н. Статистическая теория томографии. / И.Н. Троицкий // Москва, Изд-во Радио и связь, – 1989. – 240 с.

2. Kak, A. C., Principles of computerized tomographic imaging / A.C. Kak and M. Slaney, – Piscataway, NJ: IEEE Press, – 1988. – 327 p.

3. Feldkamp, L. A., Davis, L. C., Kress, J. W., Practical cone beam algorithm / L.A. Feldkamp, L.C. Davis, and J.W. Kress // Journal of the Optical Society of America A: Optics, Image Science, and Vision. – 1984.– P. 612–619.

4. Венгринович, В. Л. Итерационные методы томографии / В.Л. Венгринович, С.А. Золотарев // Минск: «Белорусская наука», – 2009. – 227 с.

5. Andersen, A., Kak, A. Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique (SART): a superior implementation of the ART algorithm / A. Andersen, A. Kak // Ultrasonic Imaging. – 1984. – Vol. 6. – P. 81-94.

6. Gilbert P. Iterative methods for the 3D reconstruction of an object from projections / P. Gilbert // Journal of Theoretical Biology. – 1972.Vol. 76. – P. 105–117.

7. Yang, L., Zhao, J., Wang, G. Few-view image reconstruction with dual dictionaries / L. Yang, J. Zhao, G. Wang // Phys. Med. Biol. – 2012. – Vol. 57. – P. 173–189.

8. Shepp, L., Vardi, Y. Maximum likelihood reconstruction for emission tomography / L. Shepp, Y. Vardi // IEEE Trans. on Medical Imaging. – 1982. – Vol. 1. – P. 113–122.

9. Hudson, H., Larkin, R. Accelerated Image Reconstruction Using Ordered Subsets of Projection Data / H. Hudson and R. Larkin // IEEE Trans. Medical Imaging. – 1994. – Vol. 13. – P. 601–609.

10. Lagendijk, R. L., Biemond, J. Iterative Identification and Restoration of Images / R.L. Lagendijk and J. Biemond // Boston, MA: Kluwer. – 1991.

11. Andersen, A. H. Algebraic reconstruction in CT from limited views / A.H. Andersen // IEEE Trans. Med. Imag. – 1989. – Vol. 8. – P. 50–55.

12. Xu, F., Mueller K. Real-Time 3D Computed Tomographic Reconstruction Using Commodity Graphics Hardware / Xu, and K. Mueller // Physics in Medicine and Biology. – 2007. – Vol. 52. – P. 3405–3419.