Reconstrução de imagens de ultrassom através de problemas inversos usando processamento paralelo em GPUs

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Bueno, Paulo Roberto lattes
Orientador(a): Zibetti, Marcelo Victor Wüst lattes
Banca de defesa: Maia, Joaquim Miguel, Pierro, Álvaro Rodolfo de, Pipa, Daniel Rodrigues, Assef, Amauri Amorin, Valente, Solivan Arantes
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3787
Resumo: Este projeto de pesquisa busca aprimorar os métodos de reconstrução de imagens de ultrassom baseados em problemas inversos para implementação paralela em GPU. Estes métodos são inovações recentes para ultrassom e têm demonstrado obter qualidade de imagem superior às reconstruções convencionais baseados em beamforming e delay-and-sum. Contudo, o tempo computacional destes algoritmos ainda é alto, não permitindo execução em tempo real, que é uma demanda já estabelecida em ultrassom. Para isso, apresentamos uma modificação dos algoritmos de ultrassom para execução paralela em unidades de processamento gráfico (GPU). Estes processadores têm grande capacidade de processamento, atingindo níveis de instruções por segundo muito maiores que as CPUs. Porém, os algoritmos podem usufruir deste benefício apenas se forem paralelos ou paralelizáveis. O algoritmo reconstrução de imagens de ultrassom proposto é paralelo e pode ser executado em GPU. Contudo, ele requer uma grande quantidade de memória para armazenar a matriz que representa o sistema de aquisição. Isso limita a resolução máxima das imagens que podem ser reconstruídas na GPU. Este trabalho propõe um modelo alternativo de reconstrução que reduz à metade a necessidade de memória aproveitando a simetria das funções de espalhamento de ponto. Com isso apenas metade da matriz do sistema precisa ser armazenada na GPU. Desta forma, pode-se reconstruir imagens de ultrassom com qualidades superiores às atuais, e praticamente no mesmo tempo.