Algebraisk återuppbyggnadsteknik (ART) är en allmänt använd iterativ metod för att lösa glesa system av linjära ekvationer. Denna metod (ursprungligen på grund av Kaczmarz) är i sig sekventiell enligt sin matematiska definition eftersom det aktuella iteratet vid varje steg projiceras mot ett av de hyperplan som definieras av ekvationerna. De viktigaste fördelarna med ART är dess robusthet, dess cykliska konvergens på inkonsekventa system och dess relativt goda initialkonvergens. ART används ofta som en iterativ lösning på problemet med bildrekonstruktion från projektioner i datoriserad tomografi (CT), där dess genomförande med en liten avslappningsparameter ger utmärkta resultat. Det visas att för just detta problem, ART kan genomföras parallellt på en linjär processor array. Rekonstruera en bild av n pixlar från Q(n) ekvationer kan göras på en linjär uppsättning av p 1⁄4 Oð fffi ffi n p  på processorer med optimal effektivitet (linjär speedup) och O(n/p) minne för varje processor. Den parallella tekniken kan appliceras på olika geometriska modeller av bildrekonstruktion, samt på 3D-rekonstruktion med sfäriskt symmetriska volymelement, med hjälp av ett 2D rektangulärt mesh-anslutet utbud av processorer.
Gordon REF parallelliserade 2D ART med hjälp av en linjär processor array.
Parallel ART for image reconstruction in CT using processor arrays
{'venue': 'ICPADS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}