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J-GLOBAL ID：202202268809600515   整理番号：22A1114654

GPUにおけるコア外法を用いたCT医用画像の高性能再構成【JST・京大機械翻訳】

High-performance reconstruction of CT medical images by using out-of-core methods in GPU

著者 (4件)： Quintana-Orti Gregorio (Depto. de Ingenieria y Ciencia de Computadores, Universitat Jaume I, Castellon, 12.071, Spain) ,  Chillaron Monica (Instituto de Seguridad Industrial, Radiofisica y Medioambiental, Universitat Politecnica de Valencia, Valencia, 46.022, Spain) ,  Vidal Vicente (Depto. de Sistemas Informaticos y Computacion, Universitat Politecnica de Valencia, Valencia, 46.022, Spain) ,  Verdu Gumersindo (Instituto de Seguridad Industrial, Radiofisica y Medioambiental, Universitat Politecnica de Valencia, Valencia, 46.022, Spain)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 218  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 【背景と目的】コンピュータトモグラフィ(CT)は,最も広く使われる医用イメージング試験の1つであり,放射線を減らす方法に関する研究が必須である。これを達成するにはいくつかの可能なアプローチがあるが,スパースサンプリングによる曝露時間の低減に焦点を当てた。このアプローチにより,実時間で画像を生成することができる効率的な代数的方法が必要であり,それらの計算コストが高いので,高性能計算を用いることが必須である。方法:本論文では,コア外(OOC)技術で行ったQR因数分解を用いて,CT画像再構成問題を解くためのGPU(処理ユニット)ソフトウェアを示した。この実装は,ディスク,CPUとGPUの間のデータ転送時間を減らし,入力/出力操作と計算をオーバーラップするために最適化する。【結果】実験的研究は,メインページロックメモリに保管されたブロックキャッシュがGPUメモリ上のキャッシュを使用するよりも効率的であり,GPUとCPUメモリの両方でそれをミラーリングすることを示している。CPUバージョンと比較して,この実装は6.5倍速く,他の再構成法に比べて改善された画像品質を提供した。結論:開発したソフトウェアは,高い品質と分解能でCT画像の代数的再構成を可能にするGPUのためのQR因数分解の最適化版であり,臨床診療で使われる最先端の方法と比較することができる。このアプローチは,患者の曝露時間と放射線量を減少させる。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  最適化 ,  放射線 ,  因数分解 ,  キャッシュメモリ ,  画質 ,  放射線量 ,  ソフトウェア ,  データ転送 ,  *医用画像 ,  断層画像 ,  計算機トモグラフィー ,  画像再構成
準シソーラス用語： CT画像 ,  計算コスト ,  医用画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： CT ,  QR因数分解 ,  医用画像 ,  再建 ,  アウトオブコア ,  HPC ,  GPU

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： GPU ,  コア ,  CT ,  医用画像 ,  高性能 ,  再構成