基于gpu的层析迭代重建工具箱
TIGRE是一款GPU加速的大规模三维层析成像重建软件，能够重建圆锥束ct和平行束ct等几何图形。
TIGRE还包括一组用于图像重建的迭代方法，这些方法可以用更少的投影获得更好的图像。算法包括:
-FDK(逆氡)
-SART, OS-SART, SIRT(梯度下降型)
-CGLS(基于克雷洛夫子空间)
-ADS-POCS, oscs - pocs, B-ADS-POCS-β， SART-TV(总变异正则化)
-MLEM(统计反演)
TIGRE由巴斯大学和CERN在修改后的BSD许可下发布，让每个人都可以使用和修改它，作者鼓励人们对代码bug修复、新方法或任何可以帮助它变得更好的东西做出贡献!
更多信息请访问TIGRE的Github页面。
引用作为
还Biguri(2020)。基于gpu的层析迭代重建工具箱GitHub (https://github.com/CERN/TIGRE)。检索．
评论和评级（20.）
MATLAB
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你也可以从以下列表中选择一个网站:
嗨Tron，我建议你（和未来的任何人！）去Github存储库并在那里发送一封电子邮件，或打开一个问题，了解Tigre的特定问题！谢谢！
你好还多
虽然我已经成功地编译了代码。但是，当我尝试运行“d03_generatedata.m.”。我得到错误"错误使用Ax_mex
未知的错误”。你能帮忙吗?
谢谢你！将VS2019降级到VS2013之后，它还可以工作
嗨,科学家们,
可能是CUDA或Visual Studio c++的错误设置。我建议查看Github存储库中关于如何设置它的教程，或者给我发邮件。
还多
编译TIGRE来源……
这可能需要几分钟....
错误使用墨西哥人
没有找金宝app到支持的编译器。的选项,请访问//www.tatmou.com/金宝appsupport/compilers．
编译错误(第52行)
/Source/Ax_mex.cpp ./Source/ ray_interpolated_投影。铜。/ / Siddon_projection.cu来源
/ / ray_interpolated_projection_parallel来源。铜。/ / Siddon_projection_parallel来源。铜-outdir。/ Mex_files / win64
感谢分享很棒的代码!无论如何，我不能安装你的程序。我有2个编译器(MinG264, Visual studio 2015)，我成功地在Matlab2018b中“mex -set”。然而，当运行“编译。，错误提示(“mex_ COUDL NOT FIND COMPILER”在第47行(TIGRE-1.4))。我在“mex_CUDA_win64_MVS2015.xml”解释后使用CUDA9.2。但是显卡是旧的(Geforce GT 220)。我希望用TIGRE!!
嗨Shih-Chin金
没有错误，运行或编译代码不需要.exp文件。MATLAB mex编译器抛出一个警告，但代码仍然编译并运行，您可以自己测试它。你可以继续。
还多
你好Ander：
代码bug仍然会发现
找不到CERN-TIGRE-1b65bd9 \ MATLAB \ Mex_files \ win64 \ tvDenoise.exp
我不能再继续了
嗨还多:
我们都知道，FDK有密度衰减伪影，但是我在你的FDK结果中找不到这种现象。你能告诉我为什么吗?
谢谢
嗨罗伯特,
请联系我(见github电子邮件)，让我们谈谈它!任何改进都是好的，如果你发现了可能的提速，那就太棒了。我们可以通过电子邮件更好地讨论这个问题，并对主代码进行修复!
还多
嗨还多,
我只是在看你的体素反投影。它看起来像你引入了computeDeltasCube()函数来预计算相对单位方向增量由于旋转，以避免任何调用sin()或cos()在你的内核(kernelPixelBackprojectionFDK())。然而，我注意到，当计算权重接近内核代码末尾时，内核中仍然会调用sin()和cos()。我尝试在调用内核之前预先计算sin(geo.alpha)和cos(geo.alpha)，并将它们作为内核参数传递，这使我的PC上的FDK代码提高了约7%。实际上，在内核调用之前预计算sin和cos可能会使computeDeltasCube()函数变得多余。在voxel_backprojection2的其他(非fdk)版本的kernelPixelBackprojection()中有更多的sin()和cos()调用。这样，内核也可以从这些值的预计算中获益(如果您关心一些微小的加速，也就是说)。
罗伯特。
太棒了! !
喜欢安装的便捷性和包的一般设计逻辑。谢谢你！
嗨Aleksey,
你可以选择两种不同的投影仪:
-Ray-Voxel交叉与siddon (Jacobs)算法
基于插值的投影，使用GPU纹理内存，采样每个delta_L并插值值三倍。
由于CPU的计算限制，最后一个通常不用于x射线断层摄影，但它在gpu中真的非常快，并提供了一种比其他任何方式都更准确的投影仪描述。在工具箱中有一个演示(d12)专门展示了这一点。
有关其他问题，请随时与Tigre.Toolbox@gmail.com联系我们
你好,还多!
你在重建中使用的是什么投影仪?距离驱动或雷驱动或其他什么?