题目：PET断层图像重构技术研究

PET全称为正电子发射计算机断层扫描术，它是当今医学影像学中最前沿的技术，其特点是能够对器官的功能和代谢活性进行成像。70年代第一台应用于医学的PET成像设备问世以来，各种从原始的传感器数据来重构出断层图像的算法便不断被提出和改进。但目前的PET断层图像重构算法还存在计算速度慢，重构精度差的缺点，改进的空间还很大。随着图形处理器（GPU）的迅速发展，GPU的处理速度及并行处理能力得到了极大的提高，采用GPU代替CPU进行通用计算逐渐成为一个新的研究方向。本论文阐述了PET技术的实现原理、对几种断层图像重构算法进行了深入研究，并采用MLEM算法编程实现了PET断层图像的重构。对图像质量，算法效率及合理的迭代中止时间进行了分析。论文深入的研究了图形处理器（GPU）的结构及工作特点，通过对GPU编程实现了二维、三维高斯图像滤波算法，使算法速度较CPU有了较大提高。并据此总结出图形处理器用于通用计算的编程思想与方法。利用GPU实现了PET断层图像重构的加速。提出了基于GPU的Siddon算法及Gaussian TOR算法。通过对重构的图像质量及运行时间做了对比分析，验证了算法的有效性。