基于GPU的图像快速重建方法、计算机可读介质及计算设备技术

本发明专利技术公开了一种基于GPU的图像快速重建方法，包括：对正对比磁共振数据处理，并采用迭代算法对重建模型的矩阵向量在GPU内存进行计算，以对正对比磁共振成像的图像进行重建；每一轮迭代计算中，对于相互之间存在依赖性的第二矩阵向量，每一片层的三维正对比磁共振图像调用一个第二GPU端线程，对一个片层的所有第二矩阵向量元素进行并行化计算，最后将迭代完成的计算结果从CPU内存转移到GPU内存上。本发明专利技术利用GPU多核多线程的特点对正对比磁共振成像的图像的重建计算进行加速，充分地利用了矩阵向量运算中潜在的并行性，同时在三维正对比磁共振图像的多个片层的数据上进行重建，在重建图像质量不变的情况下，可显著提高重建效率。

【技术实现步骤摘要】
基于GPU的图像快速重建方法、计算机可读介质及计算设备
本专利技术涉及磁共振成像
，尤其涉及一种基于GPU(GraphicsProcessingUnit的缩写，图形处理器)的图像快速重建方法及装置。
技术介绍
磁共振兼容金属器件，如近距离治疗种子和活检针等，已广泛应用于临床。然而，这些器件的高磁化率使得设备及其周围领域在传统磁共振图像中表现出黑洞现象(负对比)。基于磁敏感的正对比磁共振成像是一种结合修改的脉冲序列和后处理方法的能实现磁共振兼容金属器件正(亮)对比成像的技术。它通过采集一个在脉冲方向偏移很短时间的自旋回波数据，与在脉冲方向上无偏移的自旋回波数据相减，得到由组织本身磁化率差异(局部磁场影响)而产生的相位对比，进而结合定量磁化率图像重建算法，实现以组织磁化率强度为对比度的正对比磁共振成像，可以估计金属器件的任意磁化率分布，实现高正对比磁共振成像。然而，上述过程的定量磁化率图像重建通常是一个带正则化约束的最小化问题，需要迭代地求解出一个准确的近似解。然而正对比磁共振成像中的正则化项经常使目标函数不光滑，这使得重建问题变复杂本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于GPU的图像快速重建方法，其特征在于，包括：/nS01、采集正对比磁共振数据；/nS02、对正对比磁共振数据处理，得到带矩阵向量的重建模型；/nS03、在GPU内存采用迭代算法对重建模型的矩阵向量进行计算，以对正对比磁共振成像的图像进行重建；/n其中，每一轮迭代计算包括：/nS031、对于相互不存在依赖性的第一矩阵向量，调用多个第一GPU端线程进行并行化计算，其中的每个第一GPU端线程分别处理一个不同的第一矩阵向量元素的运算；/nS032、对于相互之间存在依赖性的第二矩阵向量，每一片层的三维正对比磁共振图像调用一个第二GPU端线程，对一个片层的所有第二矩阵向量元素进行并行化计算；/...

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的图像快速重建方法，其特征在于，包括：
S01、采集正对比磁共振数据；
S02、对正对比磁共振数据处理，得到带矩阵向量的重建模型；
S03、在GPU内存采用迭代算法对重建模型的矩阵向量进行计算，以对正对比磁共振成像的图像进行重建；
其中，每一轮迭代计算包括：
S031、对于相互不存在依赖性的第一矩阵向量，调用多个第一GPU端线程进行并行化计算，其中的每个第一GPU端线程分别处理一个不同的第一矩阵向量元素的运算；
S032、对于相互之间存在依赖性的第二矩阵向量，每一片层的三维正对比磁共振图像调用一个第二GPU端线程，对一个片层的所有第二矩阵向量元素进行并行化计算；
S04、将步骤S03中的迭代计算结果从CPU内存转移到GPU内存上，显示出重建后的图像。


2.根据权利要求1所述的基于GPU的图像快速重建方法，其特征在于，所述步骤S032中的调用第二GPU端线程对第二矩阵向量元素进行并行化计算的过程包括：
从每个第二GPU端线程分别启动多个GPU端子线程，每个GPU端子线程分别对一个不同的第二矩阵向量元素进行处理。


3.根据权利要求1所述的基于GPU的图像快速重建方法，其特征在于，所述步骤S02包括：
根据正对比磁共振采集到的两个自旋回波数据，得到相位对比场(△iFreq)、极化核矩阵(D)、加权矩阵(W)、掩膜矩阵(Mask)。


4.根据权利要求3所述的基于GPU的图像快速重建方法，其特征在于，所述步...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，梁栋，蔡访，史彩云，程静，刘新，郑海荣，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44