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CPGEI (Doutorado): Paulo Roberto Bueno - 21/09/18

Defesa Pública de Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 21/09/2018
das 09h00 até 12h00
Onde Sede Central: Sala C-301
Nome do Contato Prof. Marcelo Victor Wüst Zibetti
Participantes Prof. Marcelo Victor Wüst Zibetti, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Joaquim Miguel Maia, Dr. Co-orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Joaquim Miguel Maia, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Alvaro Rodolfo De Pierro, Dr. - UNICAMP
Prof. Solivan Arantes Valente, Dr. Eng. - UP
Prof. Daniel Rodrigues Pipa, Dr. Eng. - UTFPR
Prof. Amauri Amorin Assef, Dr. Eng. - UTFPR
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Reconstrução paralela de imagens de ultrassom através de problemas inversos usando GPUs.
Resumo: Este projeto de pesquisa busca aprimorar os métodos de reconstrução de imagens de ultrassom baseados em problemas inversos para implementação paralela em GPU. Os métodos de reconstrução de imagens de ultrassom baseados em problemas inversos são inovações recentes para ultrassom e têm demonstrado obter qualidade de imagem superior às reconstruções convencionais baseados em beamforming e delay-and-sum. Contudo, o tempo computacional destes algoritmos ainda é alto, não permitindo execução em tempo real, que é uma demanda já estabelecida em ultrassom. Para isso, pretende-se modificar os algoritmos de ultrassom para execução paralela em unidades de processamento gráfico (GPU). Estes processadores têm grande capacidade de processamento, atingindo níveis de instruções por segundo muito maiores que as CPUs. Porém, os algoritmos podem usufruir deste benefício apenas se forem paralelos ou paralelizáveis. O algoritmo reconstrução de imagens de ultrassom proposto é paralelizável e tem potencial de execução em GPU. Para isso, contudo, deve-se reduzir a grande necessidade de memória destes algoritmos. Este trabalho propõem um modelo alternativo de reconstrução que permite reduzir à metade a necessidade de memória aproveitando a simetria das respostas ao impulso. Desta forma, pode-se reconstruir imagens de ultrassom com qualidades superiores as atuais, e praticamente no mesmo tempo.
Palavras-chave:Ultrassom; Reconstrução de Imagens; Processamento Paralelo.

 

Ultrasound image reconstruction based on inverse problems for parallel implementation on GPU

Abstract: This project aims to improve the ultrasound image reconstruction methods based on inverse problems for parallel implementation on GPU. The ultrasound image reconstruction methods based on inverse problems are recent innovations for ultrasound and have demonstrated to achieve better image quality upon conventional reconstructions, such as, beamforming and delay-and-sum. However, the computing time of these algorithms are still high, not allowing reconstructions in real-time, which is a already established demand in ultrasound. For this, we modified an algorithm recently proposed for parallel execution on graphics processing units (GPU). These processors have a very high processing power, much larger than the CPU. However, the algorithms can take advantage of this benefit only if they are parallel or parallelizable. The algorithm proposed is parallelizable and has the potential to run on GPU. This work use a new and alternative way to reconstruct images through the exploitation of the symmetry of the point spread function reducing the need for memory by half. Thus, is possible to reconstruct an ultrasound image with better quality then the current images, and virtually at the same time.
Keywords: Ultrasound; Image Reconstruction; Parallel Processing.

 

Lista de publicações:

BUENO, PAULO R.; ZIBETTI, MARCELO V. W. ; MAIA, JOAQUIM M. . Real-time ultrasound image reconstruction as an inverse problem on a GPU. Journal of Real-Time Image Processing, v. 1, p. 1-12, 2018.

BUENO, P. R.; ZIBETTI, M. V. W.; MAIA, J. M.; ZANIN, L. G. S. ; SCHNEIDER, F. K. . MASSIVELY PARALLEL RECONSTRUCTION OF ULTRASOUND IMAGES THROUGH INVERSE PROBLEMS USING GPUS. In: XXV Congresso Brasileiro de Engenharia Biomédica, CBEB 2016, 2016, Foz do Iguaçu. ANAIS DO XXV CBEB - EDIÇÃO 2016, 2016

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