Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA

• Autor(a) principal: Cordeiro, Alexssandro Ferreira
• 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
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Computação de alto desempenho; Computação gráfica; Processamento de imagens; High performance computing; Computer graphics; Image processing

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.