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基于投影矩阵广义逆的CT重建迭代算法
目的 在CT检查时,有限角度投影和稀疏矩阵投影能够减少X射线的剂量,然而这会导致投影数据不足,给图像重建带来一定的困难.为了克服这一难题得到较好的重建图像,本文提出一种基于计算投影矩阵广义逆的CT迭代重建算法. 方法 该算法在计算过程中,将重建图像表示为投影矩阵以及其广义逆的乘积.首先使用一阶迭代计算广义逆矩阵,但是由于投影矩阵和其广义逆矩阵都比较大,在迭代过程中以投影和滤波反投影代替.然后通过不同的算法分别对平行束投影、有限角度投影、稀疏矩阵投影的数据进行重建,并对重建结果的均方差、通用图像质量指标以及图像互信息进行比较. 结果 本文提出的方法重建出图像的均方差、通用图像质量指标和图像互信息更优,而且重建时间较短. 结论 该方法能够在没有未知图像先验结构信息和伪影猜想的情况下有效地提高重建图像的质量,而且该算法不需要计算投影过程,重建过程简单易行.
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医院智能导诊系统设计与实现
利用稀疏矩阵和杰卡德相似系数,结合医疗领域知识构建医院智能导诊系统,阐述系统需求、总体设计、关键技术和功能模块,包括智能导诊、综合信息查询、知识库管理及数据库设计,指出该系统能够在一定程度上克服医院现有分诊流程存在的弊端,缓解导诊服务压力.
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CPU/GPU协同计算在频率域二维全波形反演中的应用
全波形反演利用波场的运动学和动力学信息重建地下物理参数,是建立高精度速度模型的有效手段,巨大的计算量是制约其实用化的瓶颈之一.本文针对全波形反演中频率域正演的复杂计算问题,采用粗细结合的并行策略,将MPI技术应用于多炮间并行计算,同时利用GPU技术加速正演过程中大型稀疏线性代数方程组的求解,以提高频率域全波形反演的计算效率.通过理论模型验证本文方法的正确性和有效性,给出不同数据量与GPU计算效率的相关分析结论,提出频率域全波形反演CPU/GPU协同并行计算的制约瓶颈和发展方向.
关键词： 频率域正演 稀疏矩阵 Bi-CGSTAB CPU/GPU协同计算
