National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.01 seconds. 
Acceleration of Photoacoustic Imaging
Nedeljković, Sava ; Bordovský, Gabriel (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Hlavním cílem této práce je navrhnout novu metodu rekonstrukce obrazu z dat fotoakustického snímkování. Fotoakustické snímkování je velmi populární neinvazivní metoda snímkování založená na detekování ultrazvukových vln vyvolaných laserovým paprskem. Proces snímkování generuje velké množství dat, a kvůli tomu je proces rekonstrukce obrazu velmi časově náročný. Táto práce demonstruje proces rekonstrukce obrazu pomocí zpětné projekce, algoritmu který je dostatečně jednoduchý na přizpůsobení moderním architekturám procesorů umožňující různé způsoby optimalizovaného výpočtu. Dvě různé variantu algoritmu byly navrženy: z pohledu pixelu a z pohledu senzoru, který detekuje ultrazvukové vlny. Obě varianty byly implementovány třemi různými způsoby: pomocí vektorového paralelismu, vláknového paralelismu a paralelismu na grafické karetě (GPU). Všechny 3 implementace obou variant algoritmu byly testovány a výsledky byly srovnány s výsledkem rekonstrukce algoritmu reverzního času, přesnějšího ale mnohokrát pomalejšího algoritmu. Výsledky ukázaly, že GPU paralelismus nabízí nejrychlejší výpočet, cca. 200 krát rychlejší než u algoritmu reverzního času, a proto se dá použit i v aplikacích pracující v reálném čase.
Acceleration of Photoacoustic Imaging
Nedeljković, Sava ; Bordovský, Gabriel (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Hlavním cílem této práce je navrhnout novu metodu rekonstrukce obrazu z dat fotoakustického snímkování. Fotoakustické snímkování je velmi populární neinvazivní metoda snímkování založená na detekování ultrazvukových vln vyvolaných laserovým paprskem. Proces snímkování generuje velké množství dat, a kvůli tomu je proces rekonstrukce obrazu velmi časově náročný. Táto práce demonstruje proces rekonstrukce obrazu pomocí zpětné projekce, algoritmu který je dostatečně jednoduchý na přizpůsobení moderním architekturám procesorů umožňující různé způsoby optimalizovaného výpočtu. Dvě různé variantu algoritmu byly navrženy: z pohledu pixelu a z pohledu senzoru, který detekuje ultrazvukové vlny. Obě varianty byly implementovány třemi různými způsoby: pomocí vektorového paralelismu, vláknového paralelismu a paralelismu na grafické karetě (GPU). Všechny 3 implementace obou variant algoritmu byly testovány a výsledky byly srovnány s výsledkem rekonstrukce algoritmu reverzního času, přesnějšího ale mnohokrát pomalejšího algoritmu. Výsledky ukázaly, že GPU paralelismus nabízí nejrychlejší výpočet, cca. 200 krát rychlejší než u algoritmu reverzního času, a proto se dá použit i v aplikacích pracující v reálném čase.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.