Author: | Vanhanen, Ilkka |
Title: | Deformable Medical Image Registration Using Graphics Hardware |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2006 |
Pages: | xi + 71 Language: eng |
Department/School: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Main subject: | Laskennallinen tekniikka (S-114) |
Supervisor: | Jääskeläinen, Iiro |
Instructor: | Nord, Janne |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark S80 | Archive |
Keywords: | general-purpose computation on GPU deformable image registration GPU elastinen kohdennus |
Abstract (fin): | Tämä diplomityö käsittelee elastisen kuvankohdennusalgoritmin grafiikkaprosessoritoteutusta. Työn tavoitteena oli tutkia grafiikkaprosessorin soveltuvuutta ja suorituskykyä sädehoidon suunnitteluohjelmassa käytettävien tietokonetomografia (TT)-kuvien kohdennuksessa. Kuvankohdennus on prosessi jota käytetään kahden toisistaan hieman poikkeavan kuvan muuttamiseen yhteiseen koordinaatistoon. Sädehoidon suunnitteluohjelmistoissa käytetään kolmiulotteisia TT-kuvia, jotka on otettu potilaasta hoidon eri vaiheissa. Kuvankohdennus mahdollistaa kuvien yhtäaikaisen analysoinnin huolimatta kuvauskertojen välillä tapahtuneista kudosmuutoksista johtuvista eroavaisuuksista kuvissa. TT-kuvien kohdennuksessa käytettävien algoritmien suoritus vaatii paljon laskentatehoa, ja nopeat laskentamenetelmät ovat tärkeitä hoitoprosessin sujuvuuden kannalta. Grafiikkaprosessori kykenee rinnakkaiseen liukulukulaskentaan tehokkaammin kuin keskusprosessori ja sen suorituskyky kasvaa nopeammin. Näin ollen se tarjoaa mahdollisuuden kuvankohdennuksen nopeuttamiseen. Tässä esitelty toteutus hyödyntää nykyaikaisen grafiikkaprosessorin prosessointimallia ja ohjelmointitekniikkaa. Laskennallisesti raskaat osat on ohjelmoitu grafiikkaprosessorin ohjelmointiin tarkoitetulla Cg-kielellä. Ohjelmaa testattiin neljän kuvaparin kohdennuksessa, ja tulokset suoritusaika- ja virhemittauksineen on esitetty työn lopussa. Tulokset osoittavat, että grafiikkaprosessori kykenee kuvankohdennusalgoritmin tehokkaaseen suorittamiseen, mutta optimisuorituskyky saavutetaan vasta käyttämällä suurempaa datamäärää kuin tässä työssä käytetty testidata. |
ED: | 2006-11-28 |
INSSI record number: 32688
+ add basket
INSSI