Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) |
Texto Completo: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12478 |
Resumo: | O presente estudo apresenta uma análise e avaliação do desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada, utilizando uma abordagem massivamente paralela em uma GPU aplicando a tecnologia CUDA, comparando com uma abordagem paralela e sequencial em uma CPU convencional. Foi avaliada a qualidade das imagens geradas utilizando as métricas de avaliação relação sinal ruído de pico (PSNR), método utilizado para verificar as diferenças dos pixels por meio do erro quadrático médio (MSE); E pelo método do índice da semelhança estrutural (SSIM), utilizado para verificar a semelhança das imagens a partir da perda de luminância, correlação, distorção e distorção de contraste. Também foram analisadas as reconstruções com os tipos de dados Float 32 bits e Double 64 bits, a fim de validar o desempenho e a qualidade das imagens geradas com o aumento das casas decimais. As reconstruções das imagens de tomografia computadorizada 2D foram realizadas por meio do algoritmo Filtered Back Projection (FBP) ou Retroprojeção filtrada, utilizando a transformada de Radon e o filtro de convolução para retirada de ruídos da imagem. Os resultados apontam que a GPU no tipo de dados Float 32 bits , tem o melhor desempenho dentre as abordagens utilizadas. Em Double 64 bits a abordagem da CPU paralela obteve um melhor desempenho em comparação a GPU, porém a GPU manteve-se com valores próximos a abordagem da CPU paralela. |
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2020-11-16T13:08:49Z2020-11-16T13:08:49Z2017-06-06CORDEIRO, Alexssandro Ferreira. Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2017.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12478O presente estudo apresenta uma análise e avaliação do desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada, utilizando uma abordagem massivamente paralela em uma GPU aplicando a tecnologia CUDA, comparando com uma abordagem paralela e sequencial em uma CPU convencional. Foi avaliada a qualidade das imagens geradas utilizando as métricas de avaliação relação sinal ruído de pico (PSNR), método utilizado para verificar as diferenças dos pixels por meio do erro quadrático médio (MSE); E pelo método do índice da semelhança estrutural (SSIM), utilizado para verificar a semelhança das imagens a partir da perda de luminância, correlação, distorção e distorção de contraste. Também foram analisadas as reconstruções com os tipos de dados Float 32 bits e Double 64 bits, a fim de validar o desempenho e a qualidade das imagens geradas com o aumento das casas decimais. As reconstruções das imagens de tomografia computadorizada 2D foram realizadas por meio do algoritmo Filtered Back Projection (FBP) ou Retroprojeção filtrada, utilizando a transformada de Radon e o filtro de convolução para retirada de ruídos da imagem. Os resultados apontam que a GPU no tipo de dados Float 32 bits , tem o melhor desempenho dentre as abordagens utilizadas. Em Double 64 bits a abordagem da CPU paralela obteve um melhor desempenho em comparação a GPU, porém a GPU manteve-se com valores próximos a abordagem da CPU paralela.The present study presents an analysis and evaluation of the performance in the reconstruction of 2D images of computed tomography, using a massively parallel approach in a GPU applying CUDA technology, comparing with a parallel and sequential approach in a conventional CPU. The quality of the generated images was evaluated using the Peak Noise Ratio (PSNR) evaluation metrics, method used to verify the pixel differences through the mean square error (MSE); And by the structural similarity index (SSIM) method, used to verify the similarity of the images from loss of luminance, correlation, distortion and contrast distortion. We also analyzed the reconstructions with the Float 32 bits and Double 64 bits data types to validate the performance and quality of the generated images with the increase of the decimal places. Reconstructions of 2D computed tomography images were performed using the Filtered Back Projection (FBP) algorithm, using the Radon transform and convolution filter to remove image noise. The results indicate that the GPU in the Float 32 bits data type has the best performance among the approaches used. In Double 64 bits the parallel CPU approach performed better in comparison to GPU, but the GPU remained close to parallel CPU approach.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáMedianeiraCiência da ComputaçãoUTFPRBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOComputação de alto desempenhoComputação gráficaProcessamento de imagensHigh performance computingComputer graphicsImage processingAvaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDAPerformance evaluation in the reconstruction of 2D images of computed tomography using massively parallel programming CUDAinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisMedianeiraSilva, Hamilton Pereira daSilva, Hamilton Pereira daPessini, Evando CarlosAraújo, Everton Coimbra deCordeiro, Alexssandro Ferreirainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRORIGINALavaliacaoreconstrucaoimagem2dtomografia.pdfapplication/pdf4046720http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/12478/1/avaliacaoreconstrucaoimagem2dtomografia.pdfcc83073a602cbb895ce3dc1516759c1fMD51LICENSElicense.txttext/plain1290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/12478/2/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD52TEXTavaliacaoreconstrucaoimagem2dtomografia.pdf.txtExtracted texttext/plain64235http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/12478/3/avaliacaoreconstrucaoimagem2dtomografia.pdf.txtb49c5bdc2a708f9ab6918ae2e86abd90MD53THUMBNAILavaliacaoreconstrucaoimagem2dtomografia.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1347http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/12478/4/avaliacaoreconstrucaoimagem2dtomografia.pdf.jpg28b85341f6d91d2dc497d1cd21843bafMD541/124782020-11-16 11:08:49.642oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2020-11-16T13:08:49Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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O presente estudo apresenta uma análise e avaliação do desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada, utilizando uma abordagem massivamente paralela em uma GPU aplicando a tecnologia CUDA, comparando com uma abordagem paralela e sequencial em uma CPU convencional. Foi avaliada a qualidade das imagens geradas utilizando as métricas de avaliação relação sinal ruído de pico (PSNR), método utilizado para verificar as diferenças dos pixels por meio do erro quadrático médio (MSE); E pelo método do índice da semelhança estrutural (SSIM), utilizado para verificar a semelhança das imagens a partir da perda de luminância, correlação, distorção e distorção de contraste. Também foram analisadas as reconstruções com os tipos de dados Float 32 bits e Double 64 bits, a fim de validar o desempenho e a qualidade das imagens geradas com o aumento das casas decimais. As reconstruções das imagens de tomografia computadorizada 2D foram realizadas por meio do algoritmo Filtered Back Projection (FBP) ou Retroprojeção filtrada, utilizando a transformada de Radon e o filtro de convolução para retirada de ruídos da imagem. Os resultados apontam que a GPU no tipo de dados Float 32 bits , tem o melhor desempenho dentre as abordagens utilizadas. Em Double 64 bits a abordagem da CPU paralela obteve um melhor desempenho em comparação a GPU, porém a GPU manteve-se com valores próximos a abordagem da CPU paralela. |
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