大視野錐束CT圖像重建的GPU實(shí)現(xiàn)方法的綜述報告大視野錐束CT（Cone-beamcomputedtomography，CBCT）技術(shù)是現(xiàn)代醫(yī)學(xué)成像技術(shù)中的一種，它可提供高質(zhì)量的三維影像，使醫(yī)生能夠更好地準(zhǔn)確診斷疾病、進(jìn)行手術(shù)規(guī)劃和治療。在CBCT重建技術(shù)中，不同的算法和實(shí)現(xiàn)方法都可以實(shí)現(xiàn)高效率和高質(zhì)量的圖像重建。GPU（GraphicsProcessingUnit）作為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的一個核心部件，在CBCT圖像重建中發(fā)揮著重要的作用。本文將從GPU實(shí)現(xiàn)的角度對大視野錐束CT圖像重建進(jìn)行綜述。CBCT圖像重建算法分類CBCT圖像重建算法可分為解析重建算法（Analyticreconstructionalgorithm）和迭代重建算法（Iterativereconstructionalgorithm）。解析重建算法通常包括過濾反向投影法（Filteredbackprojection，F(xiàn)BP），直接切片法（Directslicing，DS），多級重心算法（Multi-Centeralgorithm，MC），等距線投影法（Equiangularprojection，EA，等），平均場算法（Meanfieldalgorithm，MF），帕特森-比京（Patterson-Biagini）投影算法等。迭代重建算法通常包括基于迭代的模型算法（Model-basediterativealgorithm，MBIR），基于變分法的算法（Variationalalgorithm，VAR），正則化算法（Regularizationalgorithm），最小二乘算法、Kronecker張量方法、壓縮感知（Compressedsensing）等。基于GPU實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建方法GPU具有許多優(yōu)勢，如高效率、高并行性、低功耗等。GPU不僅適用于游戲，還廣泛應(yīng)用于科學(xué)計(jì)算、圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。因此，使用GPU實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建已成為研究的一項(xiàng)熱門課題。目前，GPU實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建主要有兩種方法：直接實(shí)現(xiàn)基于GPU的回歸（GPU-basedregression，GBR）模型和使用GPU實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建算法。1.基于GPU的回歸模型基于GPU的回歸模型是由Zhang等人提出的一種方法，該方法將CBCT圖像重建轉(zhuǎn)化為一個回歸問題。他們利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deepconvolutionalneuralnetwork，DCNN）實(shí)現(xiàn)了對CBCT圖像的快速重建。該方法只需訓(xùn)練一個網(wǎng)絡(luò)，就可以將其應(yīng)用于不同的CBCT數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)高效和準(zhǔn)確的CBCT圖像重建。2.使用GPU實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建算法在實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建算法時，GPU可用于優(yōu)化算法中的各個計(jì)算步驟。例如，GPU可以用于并行計(jì)算，以加速過濾反向投影（Filteredbackprojection,FBP）算法中的濾波和反向投影處理過程。此外，還有一些優(yōu)化技巧可以用于GPU實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建算法：（1）使用共享內(nèi)存共享內(nèi)存可以在GPU上大大提高數(shù)據(jù)訪問速度，從而減少了I/O開銷。（2）使用CUDAC/C++和CUDAFortran語言CUDAC/C++和CUDAFortran語言專門針對GPU進(jìn)行開發(fā)，并具有快速的執(zhí)行效率，與其他計(jì)算語言相比，它可以提供更高的性能。（3）選擇合適的線程塊和線程格優(yōu)化線程塊和線程格是GPU算法中非常重要的一步。合理的線程塊和線程格選擇可以最大化GPU資源的使用，并提高算法的執(zhí)行效率。總結(jié)本文綜述了基于GPU的大視野錐束CT圖像重建方法。這些方法可以分為兩部分：基于GPU的回歸模型和使用GPU實(shí)現(xiàn)CBCT圖像重建算法。GPU