リストモードPET画像再構成のGPU高速実装法の基礎的検討

摘要

We developed a 3D list-mode iterative image reconstruction using GPU. The efficiency of acceleration depends on the implementation method. Therefore we evaluated implementation methods to accelerate the 3D iterative image reconstruction. Projection operations are known to require huge calculation time. There are two method in the projection operations, the ray-driven method and the voxel-driven method. In the back-projection operation, the ray-driven method causes memory confliction, and, the voxel-driven method requires long calculation time. The simulation results showed that the reconstructed images calculated by GPU and CPU are practically identical, while the method using the ray-driven method in the back-projection operations by GPU ran over 42 times faster than by CPU, although the method the voxel-driven method ran over 1.3 times faster than by CPU. Our future work will include more acceleration up to real-time processing for our new concept of PET image-guided radiation therapy using the OpenPET.%近年グラフィック演算ボードであるGPUを汎用計算に利用するGPGPUが注目され、画像再構成高速化にも利用されるようになったが、高速化の効率はその実装方法によって大きく左右される。そこで本研究では、高精度なPET画像再構成計算を高速化するためのGPU実装方法を検討した。GPUにより並列計算するのは、画像再構成において最も負荷の高い投影演算部分である。投影演算方法にはRay-driven法とVoxel-driven法に大別することができる。逆投影の際、Ray-driven 法ではメモリ競合が生じてしまうが、Voxel-driven法では無駄な計算が多く計算時間がかかる。そこで、逆投影においてメモリ競合を避けたRay-driven法による実装法とVoxel-driven法による実装法を、計算機シミュレーションにより比較すると、どちらも同等の画像が得られ、Ray-driven法の方が高速に計算することができた。今後は、開放型PET装置OpenPETによる放射線治療と診断を融合するコンセプトの実現に向けて、画像再構成計算のリアルタイム化を目指す。