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题名稀疏磁共振图像重建算法的GPU并行设计与实现
被引量:1
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作者
李国燕
侯向丹
顾军华
宋庆增
周博君
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机构
河北工业大学电气工程学院天津
河北工业大学计算机科学与软件学院天津
天津工业大学计算机科学与软件学院天津
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期163-166,共4页
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基金
河北省自然科学基金应用基础项目(F2010000142)
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文摘
基于压缩感知CS(Compressed Sensing)理论的稀疏磁共振图像MRI(Magnetic Resonance Imaging)重构算法包含大量的浮点运算,重构所花费的时间要远远大于傅里叶正反变换重构算法。针对该问题,利用图形处理器GPU(Graphic Processing Unit)强大的并行处理能力,在NVIDIA CUDA(Compute Unified Device Architecture)的框架上对正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法进行并行化的设计与实现。实验结果表明,基于GPU实现的算法具有较高的迭代重构速度,对1 0242大小的磁共振图像的重构仅为1.4秒,是CPU实现的24倍,可以满足实际应用对实时性的要求。
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关键词
图形处理器
统一计算设备架构
压缩感知
重构
稀疏磁共振
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Keywords
Graphic processing unit Compute unified device architecture Compressed sensing Reconstruction Sparse magnetic reso-nance (MRI)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名利用GPGPU进行快速稀疏磁共振数据重建
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作者
王聪
冯衍秋
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机构
南方医科大学医学信息研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第17期203-206,209,共5页
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基金
国家自然科学基金No.30800254
No.30730036
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2010CB732502)~~
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文摘
利用GPGPU(General Purpose GPU)强大的并行处理能力,基于NVIDIA CUDA框架对已有的稀疏磁共振(Sparse MRI)重建算法进行了并行化改造,使其能够适应实际应用的要求。稀疏磁共振成像的重建算法包含大量的浮点运算,计算耗时严重,难以应用于实际,必须对其进行加速和优化。实验结果显示,NVIDIA GTX275 GPU使运算时间从4分多钟缩短到3.4秒左右,与Intel Q8200 CPU相比,达到了76倍的加速。
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关键词
通用计算图形处理器(GPGPU)
统一计算设备架构(CUDA)
并行计算
压缩传感
稀疏磁共振
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Keywords
General Purpose GPU(GPGPU)
Compute Unified Device Architecture(CUDA)
parallel computing
compressed sensing
sparse Magnetic Resonance Imaging(MR/)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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