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http://hdl.handle.net/10362/7916
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| Title: | Reconstrução de imagem médica de mamografia por emissão de positrões (PEM) com GPU |
| Authors: | Mendes, Sérgio Alexandre Alves |
| Advisor: | Almeida, Pedro Matela, Nuno |
| Keywords: | Mamografia por Emissão de Positrões (PEM) Máxima Verosimilhança – Maximização da Expectativa (MLEM) Subconjuntos Ordenados – Maximização da Expectativa (OSEM) Graphics Processing Unit (GPU) Compute Unified Device Architecture (CUDA™) |
| Issue Date: | 2011 |
| Publisher: | Faculdade de Ciências e Tecnologia |
| Abstract: | O cancro da mama é uma das principais causas de mortes entre as mulheres, sendo a
detecção precoce desta patologia uma das áreas de maior interesse e desenvolvimento nos últimos anos.
O projecto Clear-PEM consistiu no desenvolvimento de um scanner baseado numa
técnica tomográfica de medicina nuclear, designada por mamografia por emissão de positrões(PEM). Este scanner é constituído por duas cabeças detectoras que rodam em torno da mama, permitindo a detecção de radiação emitida do interior do corpo da paciente.
Este trabalho consistiu no desenvolvimento de dois algoritmos iterativos de reconstrução de imagem: Máxima Verosimilhança – Maximização da Expectativa (MLEM) e Subconjuntos Ordenados – Maximização da Expectativa (OSEM). O objectivo era recorrer às vantagens da computação em paralelo, através da programação em placas gráficas (GPU - Graphics Processing Unit), em oposição à programação mais tradicional que utiliza o
processador do computador (CPU - Central Processing Unit). Deste modo, pretende-se
minimizar a principal desvantagem dos algoritmos iterativos de reconstrução de imagem, quando comparados com soluções analíticas, que é o seu elevado tempo de computação.
Neste trabalho recorreu-se a uma placa gráfica (GPU) da NVIDIA®, tendo sido
utilizada a CUDA™ para desenvolver os dois algoritmos de reconstrução.
Os dois algoritmos desenvolvidos (MLEM e OSEM) apresentam uma melhoria significativa em termos do tempo de computação recorrendo à programação em placas gráficas(GPU), aproximadamente 29 e 27 vezes inferior, respectivamente, em relação ao tempo
necessário utilizando o processador do computador (CPU), sendo os resultados obtidos em termos de qualidade de imagem semelhantes. |
| Description: | Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Biomédica |
| URI: | http://hdl.handle.net/10362/7916 |
| Appears in Collections: | FCT: DF - MA Dissertations
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