System matrix computation vs storage on GPU: A comparative study in cone beam CT
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Iterative reconstruction algorithms in computed tomography (CT) require a fast method for computing the intersection distances between the trajectories of photons and the object, also called ray tracing or system matrix computation. This work focused on the thin‐ray model is aimed at comparing different system matrix handling strategies using graphical processing units (GPUs). Methods In this work, the system matrix is modeled by thin rays intersecting a regular grid of box‐shaped voxels, known to be an accurate representation of the forward projection operator in CT. However, an uncompressed system matrix exceeds the random access memory (RAM) capacities of typical computers by one order of magnitude or more. Considering the RAM limitations of GPU hardware, several system matrix handling methods were compared: full storage of a compressed system matrix, on‐the‐fly computation of its coefficients, and partial storage of the system matrix with partial on‐the‐fly computation. These methods were tested on geometries mimicking a cone beam CT (CBCT) acquisition of a human head. Execution times of three routines of interest were compared: forward projection, backprojection, and ordered‐subsets convex (OSC) iteration. Results A fully stored system matrix yielded the shortest backprojection and OSC iteration times, with a 1.52× acceleration for OSC when compared to the on‐the‐fly approach. Nevertheless, the maximum problem size was bound by the available GPU RAM and geometrical symmetries. On‐the‐fly coefficient computation did not require symmetries and was shown to be the fastest for forward projection. It also offered reasonable execution times of about 176.4 ms per view per OSC iteration for a detector of 512 × 448 pixels and a volume of 3843 voxels, using commodity GPU hardware. Partial system matrix storage has shown a performance similar to the on‐the‐fly approach, while still relying on symmetries. Conclusion Partial system matrix storage was shown to yield the lowest relative performance. On‐the‐fly ray tracing was shown to be the most flexible method, yielding reasonable execution times. A fully stored system matrix allowed for the lowest backprojection and OSC iteration times and may be of interest for certain performance‐oriented applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».