CERN/TIGRE

解決的問題

TIGRE 提供了一種快速且精確的 3D 體層重建方法。它解決了處理大量 X 射線吸收資料以生成高品質 3D 圖像的挑戰，特別針對計算成本高昂的操作進行 GPU 優化，從而大幅縮短重建時間。

工作原理

結合 Python 與 MATLAB 等高階語言的易用性與 CUDA 的底層效能以實現高速運算。該工具箱實作了多種投影與反投影運算，可分散至多個 GPU 上執行。支援靈活的 CT 幾何結構，包括錐束、平行束與數位斷層合成，且每個投影的幾何參數均可獨立定義。

適用對象

專為體層成像領域設計，適用於演算法開發者、成像研究人員以及需要高效率 CT 重建工具的臨床醫師。

主要亮點

• GPU 加速：針對單 GPU 與多 GPU 環境優化，可處理大型資料集。
• 多樣演算法：包含濾波反投影（FBP）、基於梯度的迭代演算法（SART、SIRT）、克里洛夫子空間方法、統計重建（MLEM）以及變分方法（FISTA）。
• 靈活幾何：支援多種掃描幾何結構，並允許為每個投影獨立定義參數。
• 完整工具集：包含 3D 圖像的 TV 去噪、影像品質評估指標，以及 Nikon、Varian 與 Phillips DICOM 資料載入器。