MITK-OpenCL: Eine Erweiterung für das Medical Imaging Interaction Toolkit
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Die moderne medizinische Bildgebung ermoglicht immer detailliertere Daten, deren Weiterverarbeitung sich um so zeitaufwendiger gestaltet. Von der Medizin werden jedoch immer schnellere Bildverarbeitungsalgorithmen gefordert. Um diese Forderung zu erfullen, mussen alle zur Verfugung stehenden Ressourcen genutzt werden. Die Grafikkarte ist eine dieser verfugbaren Ressourcen und kann fur die Parallelisierung von Bildverarbeitungsalgorithmen herangezogen werden. Damit die Bildverarbeitungsprozesse unkompliziert auf die Graphikkarte ausgelagert und parallel berechnet werden konnen, wird in diesem Beitrag eine Hardware-unabhangige Erweiterung des Medical Imaging Interaction Toolkit vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen eine wesentliche Beschleunigung der Algorithmen auf der Grafikkarte.
[1] Patrick Horain,et al. GpuCV: A GPU-Accelerated Framework for Image Processing and Computer Vision , 2008, ISVC.
[2] Jens H. Krüger,et al. GPGPU: general purpose computation on graphics hardware , 2004, SIGGRAPH '04.
[3] Lena Maier-Hein,et al. Particle filtering for respiratory motion compensation during navigated bronchoscopy , 2010, Medical Imaging.
[4] Pradeep Dubey,et al. Debunking the 100X GPU vs. CPU myth: an evaluation of throughput computing on CPU and GPU , 2010, ISCA.