基于TensorFlow的并行化FBP方法

作者：朱炯滔; 王成

来源：数字制造科学, 2020, 18(03): 210-213.

• TensorFlow
• 并行化计算
• 神经网络
• CT重建

针对在卷积神经网络中使用全连层来完成CT图像重建而带来的计算资源占用高、网络参数过多等问题,提出了一种使用TensorFlow提供的自定义数学操作来导入CT重建算法的方法。重建算法为滤波反投影算法(filter back projection,FBP),使用GPU(graphics processing unit)对其进行并行化计算。实验结果表明,该方法可以显著减少网络参数和占用的计算资源,加快网络运算速度。

• 单位
  机电工程学院; 武汉理工大学