In questo rapporto tecnico vengono analizzati alcuni algoritmi paralleli per l'elaborazione di immagini mediche in ambiente CUDA. Nella prima parte sono brevemente trattati il GPU computing, alcune tecniche per ottimizzare le prestazioni su GPU e le principali librerie CUDA. Nella seconda parte sono esaminati: 1) alcuni algoritmi per la segmentazione di immagini, in particolare con metodi Region Growing e con metodi basati sui grafi, tratti dalla letteratura e dal Software Development Kit (SDK) NVIDIA; 2) algoritmi per il beamforming in sistemi ecografici avanzati (real-time 3D), sia nel dominio del tempo che della frequenza, sviluppati presso DITEN, Università di Genova nella versione sequenziale ed in corso di realizzazione e ottimizzazione su GPU presso IEIIT-CNR, sede di Genova.
Algoritmi paralleli per l'analisi di immagini mediche in ambiente CUDA
Angelo Corana;
2015
Abstract
In questo rapporto tecnico vengono analizzati alcuni algoritmi paralleli per l'elaborazione di immagini mediche in ambiente CUDA. Nella prima parte sono brevemente trattati il GPU computing, alcune tecniche per ottimizzare le prestazioni su GPU e le principali librerie CUDA. Nella seconda parte sono esaminati: 1) alcuni algoritmi per la segmentazione di immagini, in particolare con metodi Region Growing e con metodi basati sui grafi, tratti dalla letteratura e dal Software Development Kit (SDK) NVIDIA; 2) algoritmi per il beamforming in sistemi ecografici avanzati (real-time 3D), sia nel dominio del tempo che della frequenza, sviluppati presso DITEN, Università di Genova nella versione sequenziale ed in corso di realizzazione e ottimizzazione su GPU presso IEIIT-CNR, sede di Genova.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
