【摘 要】
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针对SART迭代重建算法所需投影数据量大且迭代时间长的问题，将TV算法引入SART中，动态调节梯度步长来加速算法的收敛性能，实现用少量投影数据重建出高质量的图像。为加快算法的执
【机 构】
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中北大学计算机与控制工程学院,山西大学计算机与信息技术学院
【基金项目】
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国家留学基金(201608140014)资助
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针对SART迭代重建算法所需投影数据量大且迭代时间长的问题，将TV算法引入SART中，动态调节梯度步长来加速算法的收敛性能，实现用少量投影数据重建出高质量的图像。为加快算法的执行速度，将SART—TV算法在CPU上并行加速。用sART算法和SART—TV算法对Shepp—Logan模型重建，仿真实验表明：在采样数据相同的情况下，SART—TV算法较SART算法可以重建出更好的图像，且基于GPU的SART-TV算法的迭代时间明显低于基于CPU的SART-IV算法。
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