Publicação

Reconstrução de imagem médica de mamografia por emissão de positrões (PEM) com GPU

Detalhes bibliográficos
Resumo:	O cancro da mama é uma das principais causas de mortes entre as mulheres, sendo a detecção precoce desta patologia uma das áreas de maior interesse e desenvolvimento nos últimos anos. O projecto Clear-PEM consistiu no desenvolvimento de um scanner baseado numa técnica tomográfica de medicina nuclear, designada por mamografia por emissão de positrões(PEM). Este scanner é constituído por duas cabeças detectoras que rodam em torno da mama, permitindo a detecção de radiação emitida do interior do corpo da paciente. Este trabalho consistiu no desenvolvimento de dois algoritmos iterativos de reconstrução de imagem: Máxima Verosimilhança – Maximização da Expectativa (MLEM) e Subconjuntos Ordenados – Maximização da Expectativa (OSEM). O objectivo era recorrer às vantagens da computação em paralelo, através da programação em placas gráficas (GPU - Graphics Processing Unit), em oposição à programação mais tradicional que utiliza o processador do computador (CPU - Central Processing Unit). Deste modo, pretende-se minimizar a principal desvantagem dos algoritmos iterativos de reconstrução de imagem, quando comparados com soluções analíticas, que é o seu elevado tempo de computação. Neste trabalho recorreu-se a uma placa gráfica (GPU) da NVIDIA®, tendo sido utilizada a CUDA™ para desenvolver os dois algoritmos de reconstrução. Os dois algoritmos desenvolvidos (MLEM e OSEM) apresentam uma melhoria significativa em termos do tempo de computação recorrendo à programação em placas gráficas(GPU), aproximadamente 29 e 27 vezes inferior, respectivamente, em relação ao tempo necessário utilizando o processador do computador (CPU), sendo os resultados obtidos em termos de qualidade de imagem semelhantes.
Autores principais:	Mendes, Sérgio Alexandre Alves
Assunto:	Mamografia por Emissão de Positrões (PEM) Máxima Verosimilhança – Maximização da Expectativa (MLEM) Subconjuntos Ordenados – Maximização da Expectativa (OSEM) Graphics Processing Unit (GPU) Compute Unified Device Architecture (CUDA™)
Ano:	2011
País:	Portugal
Tipo de documento:	dissertação de mestrado
Tipo de acesso:	acesso aberto
Instituição associada:	Universidade Nova de Lisboa
Idioma:	português
Origem:	Repositório Institucional da UNL

Descrição
Resumo:	O cancro da mama é uma das principais causas de mortes entre as mulheres, sendo a detecção precoce desta patologia uma das áreas de maior interesse e desenvolvimento nos últimos anos. O projecto Clear-PEM consistiu no desenvolvimento de um scanner baseado numa técnica tomográfica de medicina nuclear, designada por mamografia por emissão de positrões(PEM). Este scanner é constituído por duas cabeças detectoras que rodam em torno da mama, permitindo a detecção de radiação emitida do interior do corpo da paciente. Este trabalho consistiu no desenvolvimento de dois algoritmos iterativos de reconstrução de imagem: Máxima Verosimilhança – Maximização da Expectativa (MLEM) e Subconjuntos Ordenados – Maximização da Expectativa (OSEM). O objectivo era recorrer às vantagens da computação em paralelo, através da programação em placas gráficas (GPU - Graphics Processing Unit), em oposição à programação mais tradicional que utiliza o processador do computador (CPU - Central Processing Unit). Deste modo, pretende-se minimizar a principal desvantagem dos algoritmos iterativos de reconstrução de imagem, quando comparados com soluções analíticas, que é o seu elevado tempo de computação. Neste trabalho recorreu-se a uma placa gráfica (GPU) da NVIDIA®, tendo sido utilizada a CUDA™ para desenvolver os dois algoritmos de reconstrução. Os dois algoritmos desenvolvidos (MLEM e OSEM) apresentam uma melhoria significativa em termos do tempo de computação recorrendo à programação em placas gráficas(GPU), aproximadamente 29 e 27 vezes inferior, respectivamente, em relação ao tempo necessário utilizando o processador do computador (CPU), sendo os resultados obtidos em termos de qualidade de imagem semelhantes.