Reconstrução de Imagens Tomográficas Baseada em Arquiteturas Reconfiguráveis
Autores
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Informações:
Publicações do PESC
A reconstrução de imagens tomográficas é uma tarefa computacional de grande escala que atinge alto desempenho quando executada em arquiteturas paralelas e/ou dedicadas. Entretanto, a aritmética convencional adotada nessas arquiteturas limita a utilização eficiente da moderna tecnologia de arquiteturas reconfiguráveis baseadas em FPGAs. Esta tese propõe e avalia a utilização da aritmética de resíduos em arquiteturas reconfiguráveis de alto desempenho baseadas em FPGAs para a reconstrução de imagens tomográficas.
Utilizando simuladores de projeções para feixes paralelos e divergentes, bem como programas de reconstrução de imagens, este trabalho é o primeiro a demonstrar que o paralelismo das operações aritméticas em resíduos pode ser explorado eficazmente de modo a permitir implementações de alto desempenho em RAM FPGAs de funções básicas tais como somadores, multiplicadores, conversores binário-resíduo-binário, filtragem, retroprojeção e recíproco.
Além disso, os resultados experimentais mostram que a reconfigurabilidade de componentes RAM FPGAs pode ser explorada eficientemente no projeto de uma arquitetura de alto desempenho para reconstrução de imagem e também ser utilizada em outras etapas do processamento de imagens, utilizando-se estruturas dedicadas e carregando-se configurações apropriadas. Como conseqüência, o desempenho da arquitetura proposta supera a arquitetura binária convencional em cerca de 1-2 ordens de grandeza.
Esses resultados permitem concluir que arquiteturas reconfiguráveis baseadas em aritmética de resíduos são alternativas eficazes para reconstrução de imagens tomográficas.
Reconstruction of tomographic images is a large-scale computational task, which reaches high performance when executing in parallel and/or dedicated architectures. However, the conventional arithmetic adopted on these architectures limits the efficient use of modem technology of reconfigurable architecture based on FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays). This thesis proposes and evaluates the use of the Residue Number Systems in high-performance reconfigurable architectures based on FPGAs for reconstruction oftomographic images.
Using simulators of parallel and fan-beam projections and programs for image reconstruction, this work is the first to demonstrate that the parallelism of residue-based arithmetic can effectively be exploited so as to allow for high-performance implementations into RAM FPGAs of basic arithmetic functions such as adders, multipliers, binary-to-residue and residue-to-binary converters, filtering, back-projection, and reciprocal.
In addition, the experimental results show that the reconfigurability of RAM FPGA components can be efficiently exploited in high-performance architectures for 1m age reconstruction and still be applied to other image processing steps, using dedicated structures and loading appropriate configurations. As a consequence, the performance of the proposed architecture outperforms conventional binary-based architectures by approximately 1-2 orders of magnitude.
These results allow us to conclude that reconfigurable architectures based on residue number systems are effective altematives for reconstruction of tomographic images.