The North Face GTX的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列評價、門市、特惠價和推薦等優惠

使用雲端圖形運算之錐形射束電腦斷層影像重建系統

為了解決The North Face GTX的問題，作者楊秉錡 這樣論述：

隨著錐形射束電腦斷層掃描（CBCT）在牙科和放射治療應用中變得越來越普遍， CBCT製造商不得不面臨開發成本問題。除了CBCT機器之外，還需要提供使用者高速且昂貴的工作站和重建軟體。雲端運算的出現可以提供處理此問題的方法。由於所有硬體和軟體都在雲端上，最新的硬體和軟體可以通過網路提供給用戶，然而系統程式卻不需要改變。對於重建軟體，如何減少CBCT系統的輻射劑量仍然是需要關注的主題。利用疊代式影像重建演算法，例如最大相似期望值最大化算法（MLEM）的有限角度重建已經可以在減少所需的投影角度下提供滿意的影像品質，也同時減少了輻射劑量。然而，疊代式重建演算法需要龐大的運算能力。為了應對這一挑戰，我

們提出了一種使用雲端GPU的CBCT重建系統，用於測試和實現疊代式重建方法。方法: 我們已經為重建系統設置客戶端和雲端軟體。在客戶端，軟體設定為CBCT每次完成新的造影時自動將投影數據上傳到雲端。在雲端上，我們已經實現了作業管理，並分別為FDK和MLEM提供了用於影像重建的非疊代和疊代式演算法。兩者都以CUDA語言實作，使其可以使用圖形計算單元（GPU）進行加速。測試雲端運算系統配置在配備8張GPU （NVIDIA GeForce GTX 1080T）的伺服器上，並使用Google Cloud Platform（GCP）進行驗證。結果: 在全角度重建評估中，與使用單一CPU的工作站進行重建相比

，單張GPU可以將FDK和MLEM分別加速1223和2938倍。在本地伺服器及GCP上使用多張GPU可以有更進一步的加速效果，不過受限於重建影像的大小，過多的GPU使用數量反而會降低效能。在有限角度的重建評估中，在60個投影角度和50次疊代下，MLEM可以獲得使用最少角度下的令人滿意的影像品質。此外，在使用計算能力接近的GPU (1080Ti 和 P100) 重建的速度上，雲端GPU與本地GPU伺服器的效能相仿。在不同GPU數量的組合上，均可以使MLEM的速度降到一分鐘以內。結論: 通過雲端運算，可以有效地降低高級伺服器和重建軟體的成本。使用CUDA撰寫而成的重建軟體具有顯著的加速。該加速度對

於測試新穎的疊代影像重建是很有用的，並可提供未來將有限角度重建應用在臨床CBCT影像的可能性。使用雲端GPU的CBCT疊代重建演算法，可以使CBCT的開發和測試更為快速，並有利於在劑量減少的情況下，使用有限角度CBCT重建的實際臨床應用。關鍵字: 錐狀射束電腦斷層、疊代式重建演算法、有限角度、CUDA、多GPU重建、 雲端運算