Fast Cone Beam Reconstruction Using the GPU: RGBA Packing for Circular Orbit

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  • GPUによる高速なコーンビーム再構成：円軌道装置のためのRGBAデータへの詰め込み
  • GPU ニ ヨル コウソク ナ コーンビーム サイコウセイ : エン キドウ ソウチ ノ タメ ノ RGBA データ エ ノ ツメコミ

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本稿では，コーンビームCT（Computed Tomography）のボリューム再構成を対象として，GPU（Graphics Processing Unit）を用いた高速化手法を提案する．提案手法の主な貢献は2点である．まず，入出力データをRGBA形式へ詰め込むことにより，描画処理の繰返し（レンダリングパス）数を削減し，高速な再構成を実現する．提案手法における詰め込みの特長は，詰め込みに関する制約を緩和したことにあり，円軌道のコーンビームCT装置から得られる実際の投影像を扱える．次に，ボリュームを構成するボクセルのうち，計算の一部を共有できるものがあることに着目し，それらの計算結果をボクセル間で再利用する．再利用により計算量を削減し，さらなる高速化を図る．512?画素からなる308枚の投影像を用い，512?ボクセルのボリュームを再構成した結果，7.4秒を要した．この実行時間は既存手法と同等であり，CPU実装と比較して15.6倍高速である．

This paper presents a GPU-accelerated volume reconstruction method for cone beam computed tomography (CT). Our method has two main contributions. The first one is an RGBA packing scheme that realizes fast reconstruction by reducing the number of rendering passes, namely the number of loops needed for image drawing. Our packing scheme relaxes restrictions on data packing, allowing us to deal with real projections obtained from a circular cone-beam CT. The other one is a data reuse scheme that omits computation by sharing computational results between voxels in the volume. This data reuse scheme reduces the computational amount to achieve further acceleration. As a result, the proposed method takes 7.4 seconds to reconstruct a 5123 voxel volume from 308 5122-pixel projection images. This execution time is competitive against previous results, achieving a 15.6-fold speedup over a CPU implementation.

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