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| 稀疏磁共振图像重建算法的GPU并行设计与实现 | |
| 引用本文： | 李国燕,侯向丹,顾军华,宋庆增,周博君.稀疏磁共振图像重建算法的GPU并行设计与实现[J].计算机应用与软件,2013(9). |
| 作者姓名： | 李国燕 侯向丹 顾军华 宋庆增 周博君 |
| 作者单位： | 1. 河北工业大学电气工程学院 天津 300130 2. 河北工业大学计算机科学与软件学院 天津300130 3. 天津工业大学计算机科学与软件学院 天津300387 |
| 基金项目： | 河北省自然科学基金应用基础项目( F2010000142)。李国燕，博士生，主研领域并行计算。 |
| 摘 要： | 基于压缩感知CS(Compressed Sensing)理论的稀疏磁共振图像MRI(Magnetic Resonance Imaging)重构算法包含大量的浮点运算,重构所花费的时间要远远大于傅里叶正反变换重构算法。针对该问题,利用图形处理器GPU(Graphic Processing Unit)强大的并行处理能力,在NVIDIA CUDA(Compute Unified Device Architecture)的框架上对正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法进行并行化的设计与实现。实验结果表明,基于GPU实现的算法具有较高的迭代重构速度,对1 0242大小的磁共振图像的重构仅为1.4秒,是CPU实现的24倍,可以满足实际应用对实时性的要求。 |
| 关 键 词： | 图形处理器 统一计算设备架构 压缩感知 重构 稀疏磁共振 |
A GPU-BASED PARALLEL DESIGN AND IMPLEMENTATION OF SPARSE MRI RECONSTRUCTION ALGORITHM |
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| Li Guoyan , Hou Xiangdan , Gu Junhua , Song Qingzeng , Zhou Bojun.A GPU-BASED PARALLEL DESIGN AND IMPLEMENTATION OF SPARSE MRI RECONSTRUCTION ALGORITHM[J].Computer Applications and Software,2013(9). | |
| Authors: | Li Guoyan Hou Xiangdan Gu Junhua Song Qingzeng Zhou Bojun |
| Abstract: | |
| Keywords: | Graphic processing unit Compute unified device architecture Compressed sensing Reconstruction Sparse magnetic reso-nance ( MRI) |
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