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血管是人体血液流过的管道,遍及全身,在人体内发挥着巨大的作用。而脑部血管作为动脉血管的分支,与人体内其他血管一起承担着物质和氧气的输送工作。三维磁共振血管造影数据能提供分辨率高、对比丰富的血管信息,是诊断脑部血管疾病所必须的数据。临床上,通常使用最大密度投影技术(Maximum Intensity Projection,MIP)对磁共振血管造影数据进行各个方位投影,以展示血管的形态,对脑动脉瘤、脑动脉硬化、脑梗塞、血管畸形等各种脑部疾病的诊断具有重要的医学意义。本文以脑部血管为研究对象,以MIP为重建方法。在介绍MIP的同时,逐步引入MIP的优点和不足,并针对重建图像出现的小血管断裂和重建速度慢这两个不足点,提出了相应的改进措施,具体研究内容分为以下四个部分:1)详细介绍了经典的MIP重建算法,并分析了MIP重建的优势和不足。本文首先简单介绍图像去噪和目标增强这两种预处理方法。在此基础上,详细介绍了经典的光线投射算法实现MIP重建的整个过程。最后,通过实验测试的方式分析了MIP相比表面遮盖算法(Shaded Surface Display,SSD)和合成体绘制算法(Volume Rendering,VR)在脑部血管重建方面的优势,同时指出MIP重建存在的两个问题:血管断裂和重建速度慢。2)重点解决了重建图像小血管断裂问题。针对小血管断裂问题本文设计了一种基于局部最大平均值(Local Maximum Mean,LMM)的方法。首先,通过LMM对三维MRA血管造影体数据进行处理,以此来增强MRA体数据中的血管体素,然后进行MIP重建,获取局部最大平均值-最大密度投影图像(LMM-MIP Image),从而解决断裂血管。同时针对LMM-MIP图像造成的大血管变粗问题,进一步采用一种权函数将LMM-MIP图像与MIP图像结合,保证断裂小血管修复的同时,实现大血管的恢复。3)重点解决了MIP重建速度慢的问题。针对MIP重建速度慢的问题,使用错切变形算法代替传统的光线投射算法完成MIP重建,然后改进错切变形算法,并结合CUDA纹理存储器提供的插值特性减少插值过程,实现并行再加速。最后,分别对光线投射、错切变形、改进的错切变形结合CUDA这三种方式实现的MIP和LMM-MIP加速测试。4)本文采用磁共振厂商提供的脑部血管造影数据完成实验测试,并分别采用改进前后的算法进行重建对比分析,使用血管体素的投影概率和重建图像的对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR)进行算法的性能分析。结果表明,本文设计的LMM算法对小血管的修复有明显作用,而运行在CUDA平台上改进的错切变形对MIP重建速度也有明显提升。