В работе рассмотрена задача томографической реконструкции с применением алгебраического подхода в условиях недостатка
памяти графического процессора для одновременной работы с полным набором собранных томографических проекций. Такая
ситуация возникает, например, при конусной схеме регистрации проекций. В работе сформулирована оптимизационная задача
для случая разбиения реконструируемого объема на субобъемы, описана схема разбиения и показана связь методов решения
возникающей оптимизационной задачи с требованиями по оперативной памяти. Сравниваются результаты реконструкции при
наличии и в отсутствие разбиения реконструируемого объема на субобъемы.
Ключевые слова:
компьютерная томография, конусная схема измерения, алгебраический метод реконструкции, графический процессор, объем
оперативной памяти
DOI: 10.1134/S0235009219020021
Цитирование для раздела "Список литературы":
Чукалина М. В., Ингачева А. И., Бузмаков А. В., Терехин А. П., Шикина Ю.
Алгебраическая реконструкция в условиях недостатка памяти графического процессора в задаче компьютерной томографии.
Сенсорные системы.
2019.
Т. 33.
№ 2.
С. 166-172. doi: 10.1134/S0235009219020021
Цитирование для раздела "References":
Chukalina M. V., Ingacheva A. S., Buzmakov A. V., Terekhin A. P., Chikinac Iou.
Algebraicheskaya rekonstruktsiya v usloviyakh nedostatka pamyati graficheskogo protsessora v zadache kompyuternoi tomografii
[Algebraic reconstruction in case of limited gpu memory in the task of computed tomography].
Sensornye sistemy [Sensory systems].
2019.
V. 33(2).
P. 166-172
(in Russian). doi: 10.1134/S0235009219020021
Список литературы:
- Наттерер Ф. Математические аспекты компьютерной томографии. М. Мир, 1990. 288 с.
- Прун В.Е., Бузмаков А.В., Николаев Д.П., Чукалина М.В., Асадчиков В.Е. Вычислительно эффективный вариант алгебраического метода компьютерной томографии. Автоматика и телемеханика. 2013. №10. С. 86–97.
- Andersson F., Carlsson M., Nikitin V.V. Fast algorithms and efficient GPU implementations for the Radon transform and the back-projection operator represented as convolution operators. SIAM Journal on Imaging Sciences. 2016. V. 9 (2). P. 637–664.
- Birnbacher L., Willner M., Marschner M., Pfeiffer D., Pfeiffr F., Herzen J. Accurate effective atomic number determination with polychromatic grating-based phase-contrast computed tomography. Optics express. 2018. V. 26. № 12. P. 15153–15166.
- Buzmakov A., Nikolaev D., Chukalina M., Schaefer G. Efficient and Effective Regularised ART for Computed Tomography. 33rd Annual International Conference of the IEEE EMBS. Boston. Massachusetts USA. 2011. P. 6200–6203.
- Greenwood M. CERN Technology Powers World’s First 3-D Color X-Ray of a Human. 2018. https://www.engineering. com/Hardware/ArticleID/17302/CERN.
- Kak A.C., Slaney M. Principles of Computerized Tomographic Imaging. New York, IEEE Press. 1988. 329 p.
- Nikolaev D., Buzmakov A., Chukalina M., Yakimchuk I., Gladkov A., Ingacheva A. CT Image Quality Assessment based on Morphometric Analysis of Artifacts. Proc. SPIE 10253. 2016. V. 10253-06. P. 102530B. doi: 10.1117/12.2266268
- Van Aarle W., Palenstijn W. J., Cant J., Janssens E., Bleichrodt F., Dabravolski A., De Beenhouwer J., Batenburg K. J., Sijbers J. Fast and Flexible X-ray Tomography Using the ASTRA Toolbox. Optics Express, 2016. V. 24 (22). P. 25129–25147.
- Xu F., Mueller K. Real-time 3D computed tomographic reconstruction using commodity graphics hardware. Physics in Medicine and Biology. 2007. № 52. P. 3405–3419.
- Zhao W., Vernekohl D., Han F., Han B., Peng H., Yang Y., Xing L., Min J.K. A unified material decomposition framework for quantitative dual- and triple-energy CT imaging. Med. Phys. 2018. V. 45. № 7. P. 2964–2977.
