大视野锥束CT图像重建的GPU实现方法的综述报告大视野锥束CT（Cone-beamcomputedtomography，CBCT）技术是现代医学成像技术中的一种，它可提供高质量的三维影像，使医生能够更好地准确诊断疾病、进行手术规划和治疗。在CBCT重建技术中，不同的算法和实现方法都可以实现高效率和高质量的图像重建。GPU（GraphicsProcessingUnit）作为现代计算机的一个核心部件，在CBCT图像重建中发挥着重要的作用。本文将从GPU实现的角度对大视野锥束CT图像重建进行综述。CBCT图像重建算法分类CBCT图像重建算法可分为解析重建算法（Analyticreconstructionalgorithm）和迭代重建算法（Iterativereconstructionalgorithm）。解析重建算法通常包括过滤反向投影法（Filteredbackprojection，FBP），直接切片法（Directslicing，DS），多级重心算法（Multi-Centeralgorithm，MC），等距线投影法（Equiangularprojection，EA，等），平均场算法（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），基于变分法的算法（Variationalalgorithm，VAR），正则化算法（Regularizationalgorithm），最小二乘算法、Kronecker张量方法、压缩感知（Compressedsensing）等。基于GPU实现CBCT图像重建方法GPU具有许多优势，如高效率、高并行性、低功耗等。GPU不仅适用于游戏，还广泛应用于科学计算、图像处理和计算机视觉领域。因此，使用GPU实现CBCT图像重建已成为研究的一项热门课题。目前，GPU实现CBCT图像重建主要有两种方法：直接实现基于GPU的回归（GPU-basedregression，GBR）模型和使用GPU实现CBCT图像重建算法。1.基于GPU的回归模型基于GPU的回归模型是由Zhang等人提出的一种方法，该方法将CBCT图像重建转化为一个回归问题。他们利用深度卷积神经网络（Deepconvolutionalneuralnetwork，DCNN）实现了对CBCT图像的快速重建。该方法只需训练一个网络，就可以将其应用于不同的CBCT数据，从而实现高效和准确的CBCT图像重建。2.使用GPU实现CBCT图像重建算法在实现CBCT图像重建算法时，GPU可用于优化算法中的各个计算步骤。例如，GPU可以用于并行计算，以加速过滤反向投影（Filteredbackprojection,FBP）算法中的滤波和反向投影处理过程。此外，还有一些优化技巧可以用于GPU实现CBCT图像重建算法：（1）使用共享内存共享内存可以在GPU上大大提高数据访问速度，从而减少了I/O开销。（2）使用CUDAC/C++和CUDAFortran语言CUDAC/C++和CUDAFortran语言专门针对GPU进行开发，并具有快速的执行效率，与其他计算语言相比，它可以提供更高的性能。（3）选择合适的线程块和线程格优化线程块和线程格是GPU算法中非常重要的一步。合理的线程块和线程格选择可以最大化GPU资源的使用，并提高算法的执行效率。总结本文综述了基于GPU的大视野锥束CT图像重建方法。这些方法可以分为两部分：基于GPU的回归模型和使用GPU实现CBCT图像重建算法。GPU相对于传统CPU具有高效率、高并行性和低功耗等优势，可以提高CBCT图像重建的速度和精度。此外，一些优化技巧也有助于提高GPU实现CBCT图像重建算法的执行效率。