Parallelization of the FDK algotithm for 3D reconstruction of tomographic images using graphic processing units and CUDA-C
| Autor: | Domínguez, Joel Sánchez |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Assis, Joaquim Teixeira de, Alves Junior, Nilton, Oliveira, Luís Fernando de, Silva Neto, Antônio José da |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2012 |
| Předmět: |
Reconstrução de imagens
Unidades Graficas de Processamento GPUs FDK algorithm Graphic Processing Units GPUs Images reconstrution Algoritmo FDK Processamento paralelo Tomografia computadorizada CUDA-C Parallel processing CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA [CNPQ] Computed tomography |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) instacron:UERJ |
| Popis: | Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-07T14:40:42Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Joel.pdf: 6488854 bytes, checksum: be52945b15191000519e30fb6dbf7b17 (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-07T14:40:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Joel.pdf: 6488854 bytes, checksum: be52945b15191000519e30fb6dbf7b17 (MD5) Previous issue date: 2012-01-12 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico The imaging using computed tomography has revolutionized the diagnosis of diseases in medicine and is widely used in different areas of scientific research. As part of the process to obtained three-dimensional tomographic images a set of x-rays are processed by a computer algorithm, the most widely used algorithm is Feldkamp, David and Kress (FDK). The use of parallel processing to speed up calculations on computer algorithms with the different available technologies, showing their usefulness to decrease processing times. In the present paper presents the parallelization of the algorithm for three-dimensional image reconstruction FDK using graphics processing units (GPU) and CUDA-C. GPUs are shown as a viable option to perform parallel computing and addressed the introductory concepts associated with computed tomographic, GPUs, CUDA-C and parallel processing. The parallel version of the FDK algorithm is executed on the GPU and compared to a serial version of the same, showing higher processing speed. Performance tests were made in two GPUs with different capacities, the NVIDIA GeForce 9400GT (16 cores) and NVIDIA GeForce 2000 (192 cores). A obtenção de imagens usando tomografia computadorizada revolucionou o diagnóstico de doenças na medicina e é usada amplamente em diferentes áreas da pesquisa científica. Como parte do processo de obtenção das imagens tomográficas tridimensionais um conjunto de radiografias são processadas por um algoritmo computacional, o mais usado atualmente é o algoritmo de Feldkamp, David e Kress (FDK). Os usos do processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado têm mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de processamento. No presente trabalho é apresentada a paralelização do algoritmo de reconstrução de imagens tridimensionais FDK usando unidades gráficas de processamento (GPU) e a linguagem CUDA-C. São apresentadas as GPUs como uma opção viável para executar computação paralela e abordados os conceitos introdutórios associados à tomografia computadorizada, GPUs, CUDA-C e processamento paralelo. A versão paralela do algoritmo FDK executada na GPU é comparada com uma versão serial do mesmo, mostrando maior velocidade de processamento. Os testes de desempenho foram feitos em duas GPUs de diferentes capacidades: a placa NVIDIA GeForce 9400GT (16 núcleos) e a placa NVIDIA Quadro 2000 (192 núcleos). |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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