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

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

The present study presents an analysis and evaluation of the performance in the reconstruction of 2D images of computed tomography, using a massively parallel approach in a GPU applying CUDA technology, comparing with a parallel and sequential approach in a conventional CPU. The quality of the gener...

ver descrição completa

Autor principal:	Cordeiro, Alexssandro Ferreira
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Computação de alto desempenho Computação gráfica Processamento de imagens High performance computing Computer graphics Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12478
Tags:	Adicionar Tag Sem tags, seja o primeiro a adicionar uma tag!

id	riut-1-12478
recordtype	dspace
spelling	riut-1-124782020-11-16T13:08:49Z Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA Performance evaluation in the reconstruction of 2D images of computed tomography using massively parallel programming CUDA Cordeiro, Alexssandro Ferreira Silva, Hamilton Pereira da Silva, Hamilton Pereira da Pessini, Evando Carlos Araújo, Everton Coimbra de Computação de alto desempenho Computação gráfica Processamento de imagens High performance computing Computer graphics Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO The present study presents an analysis and evaluation of the performance in the reconstruction of 2D images of computed tomography, using a massively parallel approach in a GPU applying CUDA technology, comparing with a parallel and sequential approach in a conventional CPU. The quality of the generated images was evaluated using the Peak Noise Ratio (PSNR) evaluation metrics, method used to verify the pixel differences through the mean square error (MSE); And by the structural similarity index (SSIM) method, used to verify the similarity of the images from loss of luminance, correlation, distortion and contrast distortion. We also analyzed the reconstructions with the Float 32 bits and Double 64 bits data types to validate the performance and quality of the generated images with the increase of the decimal places. Reconstructions of 2D computed tomography images were performed using the Filtered Back Projection (FBP) algorithm, using the Radon transform and convolution filter to remove image noise. The results indicate that the GPU in the Float 32 bits data type has the best performance among the approaches used. In Double 64 bits the parallel CPU approach performed better in comparison to GPU, but the GPU remained close to parallel CPU approach. 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. 2020-11-16T13:08:49Z 2020-11-16T13:08:49Z 2017-06-06 bachelorThesis CORDEIRO, Alexssandro Ferreira. Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2017. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12478 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Medianeira Brasil Ciência da Computação UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
collection	RIUT
language	Português
topic	Computação de alto desempenho Computação gráfica Processamento de imagens High performance computing Computer graphics Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
spellingShingle	Computação de alto desempenho Computação gráfica Processamento de imagens High performance computing Computer graphics Image processing CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Cordeiro, Alexssandro Ferreira Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA
description	The present study presents an analysis and evaluation of the performance in the reconstruction of 2D images of computed tomography, using a massively parallel approach in a GPU applying CUDA technology, comparing with a parallel and sequential approach in a conventional CPU. The quality of the generated images was evaluated using the Peak Noise Ratio (PSNR) evaluation metrics, method used to verify the pixel differences through the mean square error (MSE); And by the structural similarity index (SSIM) method, used to verify the similarity of the images from loss of luminance, correlation, distortion and contrast distortion. We also analyzed the reconstructions with the Float 32 bits and Double 64 bits data types to validate the performance and quality of the generated images with the increase of the decimal places. Reconstructions of 2D computed tomography images were performed using the Filtered Back Projection (FBP) algorithm, using the Radon transform and convolution filter to remove image noise. The results indicate that the GPU in the Float 32 bits data type has the best performance among the approaches used. In Double 64 bits the parallel CPU approach performed better in comparison to GPU, but the GPU remained close to parallel CPU approach.
format	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
author	Cordeiro, Alexssandro Ferreira
author_sort	Cordeiro, Alexssandro Ferreira
title	Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA
title_short	Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA
title_full	Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA
title_fullStr	Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA
title_full_unstemmed	Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA
title_sort	avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2d de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela cuda
publisher	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
publishDate	2020
citation	CORDEIRO, Alexssandro Ferreira. Avaliação de desempenho na reconstrução de imagens 2D de tomografia computadorizada utilizando programação massivamente paralela CUDA. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2017.
url	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12478
_version_	1805297539078946816
score	10,814766

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

Registros relacionados