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Título: Reconstrução/processamento de imagem médica com GPU em tomossíntese
Autor: Azevedo, Bernardo Lopes de Sá
Orientador: Almeida, Pedro
Matela, Nuno
Palavras-chave: Tomossíntese mamária digital
Algoritmos iterativos de reconstrução
Maximum likelihood – Expectation maximization (ML-EM)
Ordered subsets – Expectation maximization (OS-EM)
General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU)
Compute unified device architecture (CUDA™)
Data de Defesa: 2011
Editora: Faculdade de Ciências e Tecnologia
Resumo: A Tomossíntese Digital Mamária (DBT) é uma recente técnica de imagem médica tridimensional baseada na mamografia digital que permite uma melhor observação dos tecidos sobrepostos, principalmente em mamas densas. Esta técnica consiste na obtenção de múltiplas imagens (cortes) do volume a reconstruir, permitindo dessa forma um diagnóstico mais eficaz, uma vez que os vários tecidos não se encontram sobrepostos numa imagem 2D. Os algoritmos de reconstrução de imagem usados em DBT são bastante similares aos usados em Tomografia Computorizada (TC). Existem duas classes de algoritmos de reconstrução de imagem: analíticos e iterativos. No âmbito deste trabalho foram implementados dois algoritmos iterativos de reconstrução: Maximum Likelihood – Expectation Maximization (ML-EM) e Ordered Subsets – Expectation Maximization (OS-EM). Os algoritmos iterativos permitem melhores resultados, no entanto são computacionalmente muito pesados, pelo que, os algoritmos analíticos têm sido preferencialmente usados em prática clínica. Com os avanços tecnológicos na área dos computadores, já é possível diminuir consideravelmente o tempo que leva para reconstruir uma imagem com um algoritmo iterativo. Os algoritmos foram implementados com recurso à programação em placas gráficas − General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU). A utilização desta técnica permite usar uma placa gráfica (GPU – Graphics Processing Unit) para processar tarefas habitualmente designadas para o processador de um computador (CPU – Central Processing Unit) ao invés da habitual tarefa do processamento gráfico a que são associadas as GPUs. Para este projecto foi usado uma GPU NVIDIA®, recorrendo-se à arquitectura Compute Unified Device Architecture (CUDA™) para codificar os algoritmos de reconstrução. Os resultados mostraram que a implementação dos algoritmos em GPU permitiu uma diminuição do tempo de reconstrução em, aproximadamente, 6,2 vezes relativamente ao tempo obtido em CPU. No respeitante à qualidade de imagem, a GPU conseguiu atingir um nível de detalhe similar às imagens da CPU, apesar de diferenças pouco significativas.
Descrição: Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica
URI: http://hdl.handle.net/10362/7503
Aparece nas colecções:FCT: DF - Dissertações de Mestrado

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