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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10362/7916

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 - Dissertações de Mestrado

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