CUDA Optimierung von nicht-linearer oberflächen- und intensitätsbasierter Registrierung

Stefan Köhnen; Jan Ehrhardt; Alexander Schmidt-Richberg; Heinz Handels; Heinz Handels; Jan Ehrhardt; Thomas M. Deserno; Hans-Peter Meinzer; Thomas Tolxdorff

doi:10.1007/978-3-642-19335-4_22

CUDA Optimierung von nicht-linearer oberflächen- und intensitätsbasierter Registrierung

Stefan Köhnen, Jan Ehrhardt (Herausgeber*in), Alexander Schmidt-Richberg, Heinz Handels, Heinz Handels, Jan Ehrhardt (Herausgeber*in), Thomas M. Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff

Institut für Medizinische Informatik

1 Zitat (Scopus)

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Implementierung von Teilen eines Registrierungsalgorithmus in der Compute Unified Device Architecture (CUDA) von NVIDIA und der daraus resultierenden Zeitersparnis. Es wurden die einzelnen Schritte des Registrierungsalgorithmus analysiert und auf ihre Parallelisierbarkeit untersucht. Die Implementierungen wurden anhand von 20 thorakalen CT-Datens ätzen evaluiert und der SpeedUp berechnet. Es wurde eine Beschleunigung vom Faktor 143 bei der TPS Interpolation und ein Faktor 12 beim Image Warping erreicht. Obwohl nur 2 Teilschritte auf der GPU umgesetzt wurden, konnte ein Speedup des Gesamtverfahren von 2.175 erreicht werden. Dies zeigt das eine GPU-Implementierung effizienter als eine CPU-basierte Parallelisierung sein kann.

Originalsprache	Deutsch
Titel	Bildverarbeitung für die Medizin 2011
Redakteure/-innen	Heinz Handels, Jan Ehrhardt, Thomas M. Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff
Seitenumfang	5
Herausgeber (Verlag)	Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsdatum	13.03.2011
Seiten	99 - 103
ISBN (Print)	978-3-642-19334-7
ISBN (elektronisch)	978-3-642-19335-4
DOIs	https://doi.org/10.1007/978-3-642-19335-4_22
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 13.03.2011
Veranstaltung	Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2011 - Lübeck, Deutschland Dauer: 20.03.2011 → 22.03.2011 Konferenznummer: 99531

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur

Dokumente

10.1007/978-3-642-19335-4_22

http://www.imi.uni-luebeck.de/sites/default/files/bvm2011_22.pdf

Weitere Links

http://www.imi.uni-luebeck.de/en/content/cuda-optimierung-von-nicht-linearer-oberfl%C3%A4chen-und-intensit%C3%A4tsbasierter-registrierung

Zitieren

Köhnen, S., Ehrhardt, J. (Hrsg.), Schmidt-Richberg, A., Handels, H., Handels, H., Ehrhardt, J. (Hrsg.), Deserno, T. M., Meinzer, H.-P., & Tolxdorff, T. (2011). CUDA Optimierung von nicht-linearer oberflächen- und intensitätsbasierter Registrierung. in H. Handels, J. Ehrhardt, T. M. Deserno, H.-P. Meinzer, & T. Tolxdorff (Hrsg.), Bildverarbeitung für die Medizin 2011 (S. 99 - 103). (Informatik aktuell). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19335-4_22

Köhnen, Stefan ; Ehrhardt, Jan (Herausgeber*in) ; Schmidt-Richberg, Alexander et al. / CUDA Optimierung von nicht-linearer oberflächen- und intensitätsbasierter Registrierung. Bildverarbeitung für die Medizin 2011. Hrsg. / Heinz Handels ; Jan Ehrhardt ; Thomas M. Deserno ; Hans-Peter Meinzer ; Thomas Tolxdorff. Springer Berlin Heidelberg, 2011. S. 99 - 103 (Informatik aktuell).

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Publikation: Kapitel in Büchern/Berichten/Konferenzbänden › Konferenzbeitrag › Begutachtung

TY - GEN

T1 - CUDA Optimierung von nicht-linearer oberflächen- und intensitätsbasierter Registrierung

AU - Köhnen, Stefan

AU - Schmidt-Richberg, Alexander

AU - Handels, Heinz

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A2 - Handels, Heinz

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A2 - Tolxdorff, Thomas

N1 - Conference code: 99531

PY - 2011/3/13

Y1 - 2011/3/13

N2 - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Implementierung von Teilen eines Registrierungsalgorithmus in der Compute Unified Device Architecture (CUDA) von NVIDIA und der daraus resultierenden Zeitersparnis. Es wurden die einzelnen Schritte des Registrierungsalgorithmus analysiert und auf ihre Parallelisierbarkeit untersucht. Die Implementierungen wurden anhand von 20 thorakalen CT-Datens ätzen evaluiert und der SpeedUp berechnet. Es wurde eine Beschleunigung vom Faktor 143 bei der TPS Interpolation und ein Faktor 12 beim Image Warping erreicht. Obwohl nur 2 Teilschritte auf der GPU umgesetzt wurden, konnte ein Speedup des Gesamtverfahren von 2.175 erreicht werden. Dies zeigt das eine GPU-Implementierung effizienter als eine CPU-basierte Parallelisierung sein kann.

AB - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Implementierung von Teilen eines Registrierungsalgorithmus in der Compute Unified Device Architecture (CUDA) von NVIDIA und der daraus resultierenden Zeitersparnis. Es wurden die einzelnen Schritte des Registrierungsalgorithmus analysiert und auf ihre Parallelisierbarkeit untersucht. Die Implementierungen wurden anhand von 20 thorakalen CT-Datens ätzen evaluiert und der SpeedUp berechnet. Es wurde eine Beschleunigung vom Faktor 143 bei der TPS Interpolation und ein Faktor 12 beim Image Warping erreicht. Obwohl nur 2 Teilschritte auf der GPU umgesetzt wurden, konnte ein Speedup des Gesamtverfahren von 2.175 erreicht werden. Dies zeigt das eine GPU-Implementierung effizienter als eine CPU-basierte Parallelisierung sein kann.

UR - http://www.imi.uni-luebeck.de/en/content/cuda-optimierung-von-nicht-linearer-oberfl%C3%A4chen-und-intensit%C3%A4tsbasierter-registrierung

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DO - 10.1007/978-3-642-19335-4_22

M3 - Konferenzbeitrag

SN - 978-3-642-19334-7

T3 - Informatik aktuell

SP - 99

EP - 103

BT - Bildverarbeitung für die Medizin 2011

PB - Springer Berlin Heidelberg

T2 - Workshops Bildverarbeitung fur die Medizin 2011

Y2 - 20 March 2011 through 22 March 2011

ER -

Köhnen S, Ehrhardt J, (ed.), Schmidt-Richberg A, Handels H , Handels H , Ehrhardt J, (ed.) et al. CUDA Optimierung von nicht-linearer oberflächen- und intensitätsbasierter Registrierung. in Handels H, Ehrhardt J, Deserno TM, Meinzer HP, Tolxdorff T, Hrsg., Bildverarbeitung für die Medizin 2011. Springer Berlin Heidelberg. 2011. S. 99 - 103. (Informatik aktuell). doi: 10.1007/978-3-642-19335-4_22