| 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 |
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| DOI：10.12146/j.issn.2095-3135.20190618001 |
| 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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