蔡访,丘志浪,苏适,朱燕杰,王海峰,梁栋.基于图形处理器加速 Wave-CAIPI 重建的 改进共轭梯度法[J].集成技术,2019,8(6):11-20
基于图形处理器加速 Wave-CAIPI 重建的 改进共轭梯度法
A Graphics Processing Unit-Based Modified Conjugate Gradient Methodfor Accelerating Wave-CAIPI Reconstruction
  
DOI:
中文关键词:  图形处理器;Wave-CAIPI;磁共振成像;共轭梯度法
英文关键词:graphics processing unit; Wave-CAIPI; magnetic resonance imaging; conjugate gradient
基金项目:国家自然科学基金项目(61871373、81729003);广东省自然科学基金项目(2018A0303130132);深圳市发改委双链项目 ([2018]256);深圳三名工程项目(SZSM201812005)
作者单位
蔡访 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;中国科学院大学 北京 100049 
丘志浪 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;中国科学院大学 北京 100049 
苏适 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055 
朱燕杰 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055 
王海峰 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055 
梁栋 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055 
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中文摘要:
      Wave-CAIPI 是一种利用多通道线圈和 k 空间螺旋轨迹采样来加速磁共振成像的新 3D 成像 方法。然而,Wave-CAIPI 采集的 3D 数据对于重建计算是巨大的。为了加速重建过程,该文使用基于图形处理器改进的共轭梯度算法实现了 Wave-CAIPI 重建,减少了重建时间。水模数据集和体内人 脑数据集的实验表明,基于图形处理器的 Wave-CAIPI 重建可以获得与传统基于中央处理器的 Wave-CAIPI 重建类似的图像结果,且重建效率显著提升。
英文摘要:
      Wave-CAIPI is a novel 3D imaging method with multiple-channel coils and corkscrew trajectories in k-space to speed up magnetic resonance imaging acquisition. However, the 3D data acquisitions of Wave-CAIPI are usually time consuming. In order to accelerate the reconstruction procedure, we realized a Wave-CAIPI reconstruction method using a modified GPU-based conjugate gradient algorithm to reduce time cost of the image reconstructions. The experiments of phantom and in vivo human brain show that the proposed GPU-based Wave- CAIPI reconstruction can achieve similar imaging results with less time cost, comparing to the conventional CPU-based Wave-CAIPI reconstruction.
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