稀疏磁共振图像重建算法的 GPU 并行设计与实现

• 作者: 侯向丹 周博君 宋庆增 李国燕 顾军华
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 163-166
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2013.09.045

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10242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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾军华	河北工业大学计算机科学与软件学院	113	947	16.0	26.0
2	李国燕	河北工业大学电气工程学院	5	65	4.0	5.0
3	侯向丹	河北工业大学计算机科学与软件学院	26	221	7.0	14.0
4	周博君	河北工业大学计算机科学与软件学院	3	14	2.0	3.0
5	宋庆增	天津工业大学计算机科学与软件学院	9	14	2.0	3.0