CT迭代重建算法的加速方法研究的開題報(bào)告

CT迭代重建算法的加速方法研究的開題報(bào)告一、選題背景現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像技術(shù)已經(jīng)得到了極大的發(fā)展，其應(yīng)用越來越廣泛，比如常見的CT（ComputedTomography，計(jì)算機(jī)斷層成像）影像技術(shù)已經(jīng)成為了臨床醫(yī)療中的常規(guī)檢查手段之一。而CT影像技術(shù)在臨床診斷中所需的圖像信息越來越多，這就要求CT影像重建算法能夠盡可能地快速準(zhǔn)確地生成高質(zhì)量的CT影像，以提供給醫(yī)生進(jìn)行更加準(zhǔn)確的臨床診斷。CT影像重建算法是一種基于樣本數(shù)據(jù)的圖像重建方法，其主要流程包括投影數(shù)據(jù)獲取、濾波重建、散射校正、迭代校正等多個(gè)環(huán)節(jié)，而其中迭代重建算法是目前被廣泛采用的一種技術(shù)。迭代重建算法通常是基于迭代算法進(jìn)行圖像重建，最常見的是使用模擬退火算法或者梯度下降算法等。然而，隨著CT影像數(shù)據(jù)量的增大以及精度的要求變高，迭代重建算法的計(jì)算復(fù)雜度也越來越大，這就導(dǎo)致該算法的執(zhí)行時(shí)間有時(shí)會非常長，嚴(yán)重影響了醫(yī)生的臨床診斷效率以及病人的醫(yī)療體驗(yàn)。在這種背景下，研究如何加速CT迭代重建算法已經(jīng)成為了一個(gè)非常重要的課題。二、研究內(nèi)容和方法本文的主要研究內(nèi)容為CT迭代重建算法的加速方法研究。研究內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：1.研究CT迭代重建算法中的瓶頸，找出可能存在的加速點(diǎn)2.探討如何使用并行計(jì)算方法加速CT迭代重建算法，優(yōu)化計(jì)算效率3.探索基于深度學(xué)習(xí)的加速方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），提高CT迭代重建算法的收斂速度和精度本文的研究方法主要基于計(jì)算機(jī)模擬分析和實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合，首先通過對現(xiàn)有的CT迭代重建算法代碼的分析，找出其中的瓶頸以及優(yōu)化點(diǎn)，并通過在實(shí)驗(yàn)室中的計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。然后，為了提高算法的并行運(yùn)算效率，本文將采用OpenMP和CUDA兩種并行計(jì)算方法，以提高CT迭代重建算法的計(jì)算速度。最后，本文將探討基于深度學(xué)習(xí)的加速方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）應(yīng)用于CT迭代重建算法中，通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，將CT迭代重建算法的計(jì)算速度和精度進(jìn)行優(yōu)化。三、研究意義和創(chuàng)新之處本文的研究意義在于：1.提高CT影像的重建速度和精度，以提高臨床醫(yī)生的診斷效率和病人的診療質(zhì)量2.探討基于并行計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的加速方法，以拓展CT影像重建算法的研究內(nèi)容和方法3.為相關(guān)研究提供一定的理論參考和技術(shù)支持本文的創(chuàng)新之處在于：1.探討使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)加速CT迭代重建算法的可行性2.針對CT迭代重建算法中的瓶頸問題，提出了針對性的優(yōu)化方法3.探討了并行計(jì)算方法在優(yōu)化CT迭代重建算法中的作用四、研究進(jìn)度和計(jì)劃目前，本文已經(jīng)完成了對CT迭代重建算法的理論研究和代碼分析。下一步的工作是著手進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究和計(jì)算機(jī)模擬仿真，進(jìn)行并行計(jì)算和深度學(xué)習(xí)的研究，同時(shí)撰寫論文和技術(shù)報(bào)告。具體的時(shí)間計(jì)劃如下：1.2021年9月至2021年11月：實(shí)驗(yàn)研究和計(jì)算機(jī)模擬仿真2.2021年12月至2022年2月：結(jié)果分析和數(shù)據(jù)處理3.2022年3月至2022年5月：論文撰寫和技術(shù)報(bào)告編寫4.2022年6月至2022年8月：論文及技術(shù)報(bào)告的修改和答辯五、預(yù)期成果本文研究的預(yù)期成果有以下三個(gè)方面：1.優(yōu)化現(xiàn)有的CT迭代重建算法，提高CT影像重建的速度和精度2.探討