Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos
| Ano de defesa: | 2016 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13690 |
Resumo: | 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 imagens são processadas por um algoritmo computacional, este processo é chamado de reconstrução de imagens tomográficas. Os algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas agrupam-se em algoritmos analíticos e algoritmos iterativos. A execução destes algoritmos tem um alto custo computacional. O uso de processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais, usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado, tem mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de execução. No presente trabalho é apresentada a paralelização de dois algoritmos para reconstrução de imagens tomográficas. O algoritmo de Feldkamp, David e Kress que é o algoritmo analítico mais usado comercialmente; e o algoritmo Expectation Maximization and Total Variation, algoritmo iterativo que se apresenta como uma opção aos algoritmos tradicionais. Para testar as versões paralelas dos algoritmos são usadas unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos, ambas, opções de hardware disponíveis rotineiramente nos computadores comerciais atuais. São introduzidos os conceitos básicos associados à tomografia computadorizada, processamento paralelo, GPUs, e processadores com múltiplos núcleos. As versões paralelas dos algoritmos são comparadas as suas versões seriais, mostrando em todos os casos menores tempos de processamento. Os maiores ganhos de velocidade conseguidos com as versões paralelas do algoritmo FDK foram de 17,85 usando GPUs e 10,62 usando processadores com múltiplos núcleos. Para o algoritmo EM+TV os maiores ganhos conseguidos foram de 8,97 usando GPUs e 4,39 usando processadores com múltiplos núcleos. |
| id |
UERJ_7e2ad0b71236d08c5d32834c5dc1dcc6 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:www.bdtd.uerj.br:1/13690 |
| network_acronym_str |
UERJ |
| network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleosParallelization of tomographic image reconstruction algorithms using graphics processing units and multi-core processorsComputed tomographyImages reconstructionFDK AlgorithmEM+TV AlgorithmGrapich processing unitsMulti-core ProcessorsParallel processingAlgoritmoAlgoritmos computacionaisTomografia computadorizadaProcessamento de imagensReconstrução de imagensAlgoritmo FDKAlgoritmo EM+TVUnidades graficas de processamentoProcessadores Multi-coreProcessamento ParaleloCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADAA 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 imagens são processadas por um algoritmo computacional, este processo é chamado de reconstrução de imagens tomográficas. Os algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas agrupam-se em algoritmos analíticos e algoritmos iterativos. A execução destes algoritmos tem um alto custo computacional. O uso de processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais, usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado, tem mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de execução. No presente trabalho é apresentada a paralelização de dois algoritmos para reconstrução de imagens tomográficas. O algoritmo de Feldkamp, David e Kress que é o algoritmo analítico mais usado comercialmente; e o algoritmo Expectation Maximization and Total Variation, algoritmo iterativo que se apresenta como uma opção aos algoritmos tradicionais. Para testar as versões paralelas dos algoritmos são usadas unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos, ambas, opções de hardware disponíveis rotineiramente nos computadores comerciais atuais. São introduzidos os conceitos básicos associados à tomografia computadorizada, processamento paralelo, GPUs, e processadores com múltiplos núcleos. As versões paralelas dos algoritmos são comparadas as suas versões seriais, mostrando em todos os casos menores tempos de processamento. Os maiores ganhos de velocidade conseguidos com as versões paralelas do algoritmo FDK foram de 17,85 usando GPUs e 10,62 usando processadores com múltiplos núcleos. Para o algoritmo EM+TV os maiores ganhos conseguidos foram de 8,97 usando GPUs e 4,39 usando processadores com múltiplos núcleos.The imaging using computed tomography has revolutionized the diagnosis of diseases in medicine and is used widely in different areas of scientific research. As part of the process of obtaining three-dimensional tomographic images, a set of x-rays are processed by an computed algorithm, this process is called reconstruction of tomographic images. The tomographic image reconstruction algorithms are grouped into analytical algorithms and iterative algorithms. Execution of these algorithms has a high computational cost. The use of parallel processing to speed up calculations in computational algorithms, with the different technologies commercially available, has shown their usefulness to reduce processing times. At the present work presents the parallelization of two algorithms for reconstruction of tomographic images. Feldkamp, David e Kress algorithm, the analytical algorithm most widely used; and Expectation Maximization and Total Variation algorithm, an iterative algorithm that presents itself as an option to traditional algorithms. To test the parallel versions of the algorithms are used graphics processing units and multi-core processors, both hardware options available routinely in today's comercial computers. They are introduced to the basic concepts associated with the computed tomography, parallel processing, GPUs and multi-core processors. Parallel versions of the algorithms are compared to their serial versions, showing in all cases shorter processing times. The higher rate gains achieved with parallel versions of FDK algorithm were 17,85 using GPUs and 10,62 using multi-core processors. For the algorithm EM+TV the greatest gains achieved were 8.97 using GPUs and 4.39 using multi-core processors.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversidade do Estado do Rio de JaneiroCentro de Tecnologia e Ciências::Instituto PolitécnicoBRUERJPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalAssis, Joaquim Teixeira dehttp://lattes.cnpq.br/7307238902576135Zani, José Humbertohttp://lattes.cnpq.br/2072178311397599Anjos, Marcelino José doshttp://lattes.cnpq.br/8175635608970623Jesus, Edgar Francisco Oliveira dehttp://lattes.cnpq.br/6432402450203234Conti, Cláudio de CarvalhoCONTI, C. C.Oliveira, Luís Fernando dehttp://lattes.cnpq.br/8694953794000451Domínguez, Joel Sánchez2021-01-07T14:38:11Z2016-06-102016-02-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfDOMÍNGUEZ, Joel Sánchez. Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos. 2016. 116 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2016.http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13690porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJinstname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)instacron:UERJ2024-02-27T18:26:51Zoai:www.bdtd.uerj.br:1/13690Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bdtd.uerj.br/PUBhttps://www.bdtd.uerj.br:8443/oai/requestbdtd.suporte@uerj.bropendoar:29032024-02-27T18:26:51Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos Parallelization of tomographic image reconstruction algorithms using graphics processing units and multi-core processors |
| title |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos |
| spellingShingle |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos Domínguez, Joel Sánchez Computed tomography Images reconstruction FDK Algorithm EM+TV Algorithm Grapich processing units Multi-core Processors Parallel processing Algoritmo Algoritmos computacionais Tomografia computadorizada Processamento de imagens Reconstrução de imagens Algoritmo FDK Algoritmo EM+TV Unidades graficas de processamento Processadores Multi-core Processamento Paralelo CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA |
| title_short |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos |
| title_full |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos |
| title_fullStr |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos |
| title_full_unstemmed |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos |
| title_sort |
Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos |
| author |
Domínguez, Joel Sánchez |
| author_facet |
Domínguez, Joel Sánchez |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Assis, Joaquim Teixeira de http://lattes.cnpq.br/7307238902576135 Zani, José Humberto http://lattes.cnpq.br/2072178311397599 Anjos, Marcelino José dos http://lattes.cnpq.br/8175635608970623 Jesus, Edgar Francisco Oliveira de http://lattes.cnpq.br/6432402450203234 Conti, Cláudio de Carvalho CONTI, C. C. Oliveira, Luís Fernando de http://lattes.cnpq.br/8694953794000451 |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Domínguez, Joel Sánchez |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Computed tomography Images reconstruction FDK Algorithm EM+TV Algorithm Grapich processing units Multi-core Processors Parallel processing Algoritmo Algoritmos computacionais Tomografia computadorizada Processamento de imagens Reconstrução de imagens Algoritmo FDK Algoritmo EM+TV Unidades graficas de processamento Processadores Multi-core Processamento Paralelo CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA |
| topic |
Computed tomography Images reconstruction FDK Algorithm EM+TV Algorithm Grapich processing units Multi-core Processors Parallel processing Algoritmo Algoritmos computacionais Tomografia computadorizada Processamento de imagens Reconstrução de imagens Algoritmo FDK Algoritmo EM+TV Unidades graficas de processamento Processadores Multi-core Processamento Paralelo CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA |
| description |
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 imagens são processadas por um algoritmo computacional, este processo é chamado de reconstrução de imagens tomográficas. Os algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas agrupam-se em algoritmos analíticos e algoritmos iterativos. A execução destes algoritmos tem um alto custo computacional. O uso de processamento paralelo para acelerar os cálculos em algoritmos computacionais, usando as diferentes tecnologias disponíveis no mercado, tem mostrado sua utilidade para diminuir os tempos de execução. No presente trabalho é apresentada a paralelização de dois algoritmos para reconstrução de imagens tomográficas. O algoritmo de Feldkamp, David e Kress que é o algoritmo analítico mais usado comercialmente; e o algoritmo Expectation Maximization and Total Variation, algoritmo iterativo que se apresenta como uma opção aos algoritmos tradicionais. Para testar as versões paralelas dos algoritmos são usadas unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos, ambas, opções de hardware disponíveis rotineiramente nos computadores comerciais atuais. São introduzidos os conceitos básicos associados à tomografia computadorizada, processamento paralelo, GPUs, e processadores com múltiplos núcleos. As versões paralelas dos algoritmos são comparadas as suas versões seriais, mostrando em todos os casos menores tempos de processamento. Os maiores ganhos de velocidade conseguidos com as versões paralelas do algoritmo FDK foram de 17,85 usando GPUs e 10,62 usando processadores com múltiplos núcleos. Para o algoritmo EM+TV os maiores ganhos conseguidos foram de 8,97 usando GPUs e 4,39 usando processadores com múltiplos núcleos. |
| publishDate |
2016 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2016-06-10 2016-02-19 2021-01-07T14:38:11Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| format |
doctoralThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
DOMÍNGUEZ, Joel Sánchez. Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos. 2016. 116 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2016. http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13690 |
| identifier_str_mv |
DOMÍNGUEZ, Joel Sánchez. Paralelização de algoritmos de reconstrução de imagens tomográficas usando unidades gráficas de processamento e processadores com múltiplos núcleos. 2016. 116 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2016. |
| url |
http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/13690 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) instacron:UERJ |
| instname_str |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) |
| instacron_str |
UERJ |
| institution |
UERJ |
| reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
| collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
| repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ - Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdtd.suporte@uerj.br |
| _version_ |
1829133627646017536 |