适用于实时医疗成像的裸眼立体成像系统

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  •   “我们为并行计算评估了多种开发环境,”负责CUDA实现的研究人员Herlambang这样说,“最终选择了CUDA,因为它使我们能够使用熟悉的C语言语法进行开挑战

       在成像技术中,一个非常有趣的领域就是裸眼立体成像技术,它无需特殊眼镜就能显示三维立体图像。这种有趣的技术不仅有着娱乐方面的应用潜力,也可作为多种专业应用程序的实用技术。东京大学信息科学与技术研究生院机械信息系的Takeyoshi Dohi教授与他的同事研究了NVDIA的CUDA™并行计算平台之后认为,医疗成像是这种平台非常有前途的应用领域之一。

        自2000年以来,这所大学的研究小组已经开发出一种系统,通过CT或MRI扫描实时获得的活体截面图被视为体纹理,这种系统不仅能够通过体绘制再现为三维图像,还可作为立体视频显示,供IV系统使用。

         该系统为实时、立体、活体成像带来了革命性的变化。但是,它的计算量极其庞大,仅体绘制本身就会带来极高的处理工作量,况且此后还需要进一步处理来实现立体成像。对于每一个图像帧,都有众多角度需同时显示。将此乘以视频中的帧数,您会看到令人震惊的庞大计算数量,且必须在很短的时间内高度精确地完成这样的计算。

         在2001年的研究中,使用了一台Pentium III 800 MHz PC来处理一些512 x 512解析度的图片,实时体绘制和立体再现要花费10秒钟以上的时间才能生成一帧。为了加速处理,研究小组尝试使用配备60块CPU的UltraSPARC III 900 MHz机器,这是当时性能最高的计算机。但可以得到的最佳结果也不过是每秒钟五帧。从实用的角度考虑,这样的速度还不够快。

    解决方案

          体绘制和随后转换为IV格式都需要进行数据平行矢量计算。为此,最佳计算范式是GPU。相应地,Liao和Herlambang 着手研究使用CUDA实现GPU,这是来自NVIDIA的通用C语言GPU开发环境。

          首先,研究人员使用最新一代的GPU GeForce® 8800 GTX开发了一个原型系统。在使用CUDA的GPU上运行2001年研究所用的数据集时,性能提升到每秒13至14帧。UltraSPARC系统的成本高达数千万日元,是GPU的上百倍,而GPU却交付了几乎等同于其三倍的性能,研究人员为此感到十分惊讶。不仅如此,根据小组的研究,NVIDIA的GPU比最新的多核CPU至少要快70倍。另外,测试显示,对于较大规模的体纹理数据,GPU的性能更为突出。

    目前,这支研究小组正运用NVDIA最新的桌面端超级计算机Tesla™ D870,针对使用CUDA的Tesla优化目前的IV系统。这一举措有望使性能获得更大幅度的提升。

    效果

         此外,我们还可以在不必修改已开发系统的前提下利用速度更快的新生代GPU。如果某种环境使得调试大型CUDA程序成为可能,CUDA必将成为一种更强大的并行计算开发环境,我们希望它在医疗成像处理领域中得到更广泛的应用。”

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