PET的图像重建一直都是PET研究的热点，由于所产生的射线数量巨大，因此计算量也非常庞大，尤其是用迭代算法来进行图像重建，所用时间更长。英伟达公司2007年推出了CUDA架构来实现大量数据在GPU上的的大规模并行运算。CUDA的计算架构是综合利用CPU和GPU的优点，利用CPU来进行逻辑性的串行运算，而GPU则是被用来执行高密度的并行计算部分，这样做就可以充分利用CPU和GPU各自的优势，提高运算效率。本文研究和总结了CUDA的特点，程序架构，开发环境，程序执行模型等，然后利用CUDA在PET图像重建中来加速运算，重点研究的是系统响应矩阵的设计和在CUDA上的实现。本文的主要研究内容为：1.提出了一种PET迭代算法中系统响应矩阵的设计方法，该方法是基于射线追踪算法，先将元素平面划分为若干个像素单元，然后利用射线追踪计算出一条LOR线穿过的像素单元，并根据穿过的像素单元计算出系统响应矩阵。2.结合GPU的硬件情况，将PET采集到的数据划分为合适的子集，并运用迭代算法进行图像重建，在这过程中运用CUDA来进行加速运算，包括射线追踪算法，系统响应矩阵的计算，图像的迭代计算都适合于在GPU上进行并行加速运算，而CPU则负责串行和逻辑控制部分。从实验结果来看，取得了令人满意的加速比，图像重建的质量也不错。