Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / 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). / 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).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:BDTD_UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:2392 |
| Date | 12 January 2012 |
| Creators | Joel Sánchez Domínguez |
| Contributors | Joaquim Teixeira de Assis, Antônio José da Silva Neto, Nilton Alves Junior, Luís Fernando de Oliveira |
| Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, UERJ, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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