锥束CT三维重建算法的FPGA加速研究的开题报告

锥束CT三维重建算法的FPGA加速研究的开题报告一、选题背景现代医学影像技术在疾病诊断、治疗以及手术等方面发挥着重要的作用。其中，CT（ComputedTomography，计算机断层扫描）技术是一种非常常用的影像技术。在CT成像中，锥形束CT是其中的一类重要技术。锥形束CT是一种较为新颖的成像方式，其通过椎体束来扫描极薄的区域，然后再将不同角度的投影数据综合起来进行重建。锥形束CT能够提供比传统的螺旋CT更高的成像质量，因此在医学、工业等领域得到广泛应用。同时，锥形束CT的数据量也非常大，因此对算法的计算力及速度有严苛的要求。因此，本文选取锥束CT三维重建算法的FPGA加速研究作为研究课题。二、研究意义由于锥形束CT数据量较大，数据处理过程中存在较大的计算量，并且需要在较短时间内完成数据处理与重建，传统的CPU处理方式往往难以满足实时性要求。FPGA因其具有可编程性和并行处理能力，可提供高速、高效的加速器解决方案。在医学影像技术中，FPGA加速器已经得到广泛应用，使得医学图像处理的速度大大提高。本文旨在研究并实现一套高速、高效的锥束CT三维重建算法，提高数据处理速度以及成像质量，有利于医学影像技术在临床上的应用。三、研究内容本文将重点研究以下内容：1.锥束CT成像原理及重建算法。对锥束CT成像原理进行分析，讨论不同的锥束CT三维重建算法，并结合其特点与优缺点进行比较和评价。2.FPGA加速器原理及设计。介绍FPGA的概念及其加速器设计原理，研究如何将FPGA应用于锥束CT三维重建算法的加速设计中。3.基于FPGA的锥束CT三维重建算法实现。利用Vivado工具实现基于FPGA的锥束CT三维重建算法，并分析其加速效果、计算速度和成像质量。四、研究方法1.文献调研。通过查询文献，了解锥束CT成像原理及重建算法的相关知识，掌握现有的加速器实现方法。2.系统设计。通过分析锥束CT三维重建算法的流程，设计相应的FPGA加速器并进行实现。利用Verilog语言实现FPGA逻辑电路设计，使用Vivado实现FPGA芯片的综合、布局和时序约束（constraints）等。3.实验测试。在NIMyRIO上搭建测试环境，并进行FPGA加速器效果和成像质量的测试，并与传统CPU加速算法进行比较。五、预期成果1.研究锥束CT三维重建算法的相关理论知识，并对其加速优化可能产生的效果进行分析。2.设计并实现基于FPGA的锥束CT三维重建算法加速器，分析加速器的计算速度、性能和成像质量，并与传统的CPU加速算法进行对比。3.论文撰写。撰写一篇完整的论文，详细介绍锥束CT三维重建算法的FPGA加速研究过程和实验结果，总结研究结论。六、时间安排本研究计划从2022年3月开始，预计完成时间为9个月。安排如下：第1-2个月：文献调研与相关知识掌握第3-4个月：FPGA加速器原理及设计第5-7个月：基于FPGA的锥束CT三维重建算法实现第8-9个月：论文撰写和终稿整理七、研究团队本课题研究团队由4名本科生组成。其中，2名本科生负责锥束CT算法研究，另外2名本科生负责FPGA加速器设计和实现。研究团队将定期