高速コーンビームCT画像の再構築と悪魔の変形可能な登録のためのGPUベースのストリーミングアーキテクチャ

このペーパーでは、コーンビームCTの再構築と3D変形可能な画像登録を大幅に加速する方法を示しています。Feldkamp、Davis and Kress（FDK）再構成アルゴリズムのデータ並列設計、およびデーモンの変形可能な登録アルゴリズムについて説明します。これらのアルゴリズムのストリーミングバージョンは、BROOKプログラミング環境を使用して実装され、NVIDIA 8800 GPUで実行されます。保存されたブタ肺のCTデータを使用したパフォーマンス結果は、FDKおよびデーモンのアルゴリズムのGPUベースの実装が、2.8の最適化された参照実装と比較した場合、FDKで80回、悪魔で70回の大幅なスピードアップを達成することを示しています。GHz Intelプロセッサ。さらに、GPUベースの実装の精度は優れていることがわかりました。CPUベースの実装と比較して、RMSの差は再建のために0.1 Hounsfieldユニット未満であり、変形可能な登録では0.1 mm未満でした。

This paper shows how to significantly accelerate cone-beam CT reconstruction and 3D deformable image registration using the stream-processing model. We describe data-parallel designs for the Feldkamp, Davis and Kress (FDK) reconstruction algorithm, and the demons deformable registration algorithm, suitable for use on a commodity graphics processing unit. The streaming versions of these algorithms are implemented using the Brook programming environment and executed on an NVidia 8800 GPU. Performance results using CT data of a preserved swine lung indicate that the GPU-based implementations of the FDK and demons algorithms achieve a substantial speedup--up to 80 times for FDK and 70 times for demons when compared to an optimized reference implementation on a 2.8 GHz Intel processor. In addition, the accuracy of the GPU-based implementations was found to be excellent. Compared with CPU-based implementations, the RMS differences were less than 0.1 Hounsfield unit for reconstruction and less than 0.1 mm for deformable registration.