Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: image reconstruction methods

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analysis of Application of Distributed Multi-Node, Multi-GPU Heterogeneous System for Acceleration of Image Reconstruction in Electrical Capacitance Tomography

Majchrowicz M., Kapusta P., Jackowska-Strumiłło L., Sankowski D.

Image Processing & Communications

2015

Vol. 20, no. 3

5--14

3D ECT provides a lot of challenging computational issues that have been reported in the past by many researchers. Image reconstruction using deterministic methods requires execution of many basic operations of linear algebra, such as matrix transposition, multiplication, addition and subtraction. In order to reach real-time reconstruction a 3D ECT computational subsystem has to be able to transform capacitance data into image in fractions of seconds. By assuming, that many of the computations can be performed in parallel using modern, fast graphics processor and by altering the algorithms time to achieve high quality image reconstruction will be shortened significantly. The research conducted while analysing ECT algorithms has also shown that, although dynamic development of GPU computational capabilities and its recent application for image reconstruction in ECT has significantly improved calculations time, in modern systems a single GPU is not enough to perform many tasks. Distributed Multi-GPU solutions can reduce reconstruction time to only a fraction of what was possible on pure CPU systems. Nevertheless performed tests clearly illustrate the need for developing a new distributed platform, which would be able to fully utilize the potential of the hardware. It has to take into account specific nature of computations in Multi-GPU systems.

Enhancement of ordered subsets iterative image reconstruction methods

Chlewicki W., Brykalski A.

Pomiary Automatyka Kontrola

2004

R. 50, nr 12

33-36

Using ordered subsets is an efficient way of accelerating iterative image reconstruction techniques. Ordered Subsets - Expectation Maximization (OS-EM) is recently a very popular reconstruction method and is incorporated into many imaging systems particularly in emission tomography. Compared to the most popular reconstruction algorithm - Filtered Backprojection (FBP), it is incorporated into many imaging systems particularly in emission tomography. Compared to the most popular reconstruction algorithm - Filtered Backprojection (FBP), it is more computationally demanding but in many cases it outperforms FBP in terms of image quality. This work aimed at increasing a rate of convergence and accuracy of the OS-EM as well as reducing its overall comptational cost. This was achieved by utilizing the weighted distance projection access scheme orginally proposed for ART and using spherically symmetric image elements (blobs) for image representation. Evaluation based on synthetic projection data showed the improvement of the image quality of the obtained reconstructions and increase in the convergence speed.

Użycie uporządkowanych podzbiorów rzutów jest wydajnym sposobem przyspieszania iteracyjnych technik rekonstrukcji obrazów. Metoda maksymalizacji wartości oczekiwanej z uporządkowanymi podzbiorami projekcji (OS-EM) jest obecnie bardzo popularnym algorytmem rekonstrukcji i jest stosowana w wielu systemach obrazowania, zwłaszcza w tomografii emisyjnej. W porównaniu do najbardziej popularnego algorytmu - wstecznej projekcji filtrowanych rzutów (FBP), OS-EM jest bardziej wymagający obliczeniowo, ale w wielu przypadkach przewyższa FBP w kategoriach jakości obrazu. Celem pracy było zwiększenie zbieżności oraz dokładności metody OS-EM, a także zredukowanie jej złożoności obliczeniowej. Zostało to osiągnęte poprzez użycie schematu dostępu do rzutów z ważonym dystansem (WDS) oryginalnie zaproponowanym dla metody ART oraz użycie sferyczne symetrycznych elementów obrazu (blobów) do reprezentacji obrazu. Ocena bazująca na symulaownych rzutach wykazała poprawę jakości uzyskanych rekonstrukcji oraz przyśpieszenie zbieżności algorytmu.