锥束CT FDK算法的三角函数优化：10倍重建速度提升

本文主要探讨了锥束FDK反投影重建算法的一种三角函数优化策略。锥束CT（Cone Beam Computed Tomography，CBCT）作为一种快速、精确的成像技术，近年来在医疗和其他领域得到了广泛应用，特别是在分析重建算法中。传统的Feldkamp-Davis-Kress（FDK）算法因其重建速度快、数据需求低而被广泛采用，尤其是近似的精确重建，如在锥角较小的情况下。 文章针对FDK算法的周期性和三角函数的特性进行改进。通过利用三角函数的周期性，该优化方法能够在一次操作中处理多幅投影数据，显著减少了三角函数的运算次数，从而提升了整体的重建效率。此外，作者还巧妙地利用正余切函数的对称性，实现了从极坐标到笛卡尔坐标的转换过程中的并行处理，进一步提高了转换效率，使得图像重建的速度提高了接近10倍。 这种优化方法对于那些对实时性有高要求的应用场景，如口腔颌面外科手术导航或工业检测，具有重要的实际价值。它不仅简化了计算流程，降低了硬件负载，而且在保持重建质量的同时，节省了宝贵的时间资源。论文详细介绍了优化过程的技术细节和实验验证，证明了优化后的算法在工程实践中具有显著的优势。 总结来说，这篇论文深入研究了锥束CT中三角函数在FDK反投影重建算法中的优化策略，对于提升CT扫描的性能，特别是在实时性和计算效率方面，做出了实质性的贡献。这对于推动计算机工程与应用领域，特别是医学成像技术的发展具有重要意义。