Iteratív rekonstrukciós algoritmusok vizsgálata digitális tomoszintézisnél

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Horváth Gábor
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

A diplomamunkám keretében összefoglaltam az alapvető tomoszintézis módszereket, amelyek lehetővé teszik több, különböző irányból készült Röntgen felvételből a megröntgenezett páciens háromdimenziós térfogati modelljének előállítását, majd annak koronális szeletek formájában történő prezentálását. A tomoszintézis módszerek közül az iteratív változatokra (ART-k) koncentráltam, melyek több ciklusban javítják a térfogati modellt. Az alapvető ART algoritmusokat, valamint a szűrt visszavetítést és a shift and add algoritmust implementáltam is GPGPU környezetben OpenCL API segítségével. Az implementált SAA, FBP, Gordon ART, SART, SIRT és két MART variáns algoritmusokat futási idő és rekonstrukciós hiba szempontjából összehasonlítottam és összeállítottam belőlük egy optimalizált rekonstrukciót, amely adott hardware-en (NVidia GeForce GT 770 4GB, Intel Core i7) két perc alatt harminc iterációval a lehető legkisebb hibájú rekonstrukciót készíti. Megvizsgáltam továbbá a lehetséges utófeldolgozó algoritmusokat is.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.