high performance gpu-based fourier volume rendering

التصيير الحجمي بطريقة فورييه عالي الأداء والقائم على وحدة معالجة الرسوميات

Clicks: 270
ID: 153754
2015
Free PDF
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #39 of 76 articles by views in Chemistry, an Asian journal

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Fourier volume rendering (FVR) is a significant visualization technique that has been used widely in digital radiography. As a result of its O(N2log⁡N) time complexity, it provides a faster alternative to spatial domain volume rendering algorithms that are O(N3) computationally complex. Relying on the Fourier projection-slice theorem, this technique operates on the spectral representation of a 3D volume instead of processing its spatial representation to generate attenuation-only projections that look like X-ray radiographs. Due to the rapid evolution of its underlying architecture, the graphics processing unit (GPU) became an attractive competent platform that can deliver giant computational raw power compared to the central processing unit (CPU) on a per-dollar-basis. The introduction of the compute unified device architecture (CUDA) technology enables embarrassingly-parallel algorithms to run efficiently on CUDA-capable GPU architectures. In this work, a high performance GPU-accelerated implementation of the FVR pipeline on CUDA-enabled GPUs is presented. This proposed implementation can achieve a speed-up of 117x compared to a single-threaded hybrid implementation that uses the CPU and GPU together by taking advantage of executing the rendering pipeline entirely on recent GPU architectures.
يُعد التصيير الحجمي بطريقة فورييه (FVR) تقنية إظهار مرئي مهمة استُخدمت على نطاق واسع في التصوير الإشعاعي الرقمي. ونتيجةً لتعقيده الزمني البالغ $O(N^2 \log N)$، فإنه يوفر بديلاً أسرع لخوارزميات التصيير الحجمي في المجال المكاني ذات التعقيد الحسابي البالغ $O(N^3)$. وبالاعتماد على مبرهنة شريحة الإسقاط لفورييه، تعمل هذه التقنية على التمثيل الطيفي لحجم ثلاثي الأبعاد بدلاً من معالجة تمثيله المكاني لتوليد إسقاطات مقتصرة على التوهين تُحاكي الصور الشعاعية بالأشعة السينية. ونظراً للتطور المتسارع في بنيتها الأساسية، أصبحت وحدة معالجة الرسوميات (GPU) منصة منافسة وجذابة يمكنها توفير قدرة حسابية خام هائلة مقارنة بوحدة المعالجة المركزية (CPU) بالنظر إلى عامل التكلفة. كما أتاح إدخال تقنية بنية الأجهزة الموحدة للحوسبة (CUDA) تشغيل الخوارزميات فائقة التوازي (embarrassingly-parallel) بكفاءة على معماريات وحدات معالجة الرسوميات الداعمة لـ CUDA. يُقدَّم في هذا العمل تطبيقٌ عالي الأداء ومُسرَّع بواسطة وحدة معالجة الرسوميات لمسار عمل التصيير الحجمي بطريقة فورييه (FVR) على وحدات معالجة الرسوميات المُمكَّنة بتقنية CUDA. ويستطيع هذا التطبيق المقترح تحقيق تسريع بمقدار 117 ضعفاً مقارنةً بتطبيق هجين أحادي الخيط يستخدم كلاً من وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسوميات معاً، وذلك من خلال الاستفادة من تنفيذ مسار التصيير بالكامل على معماريات وحدات معالجة الرسوميات الحديثة.
Reference Key
abdellah2015internationalhigh Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors ;Marwan Abdellah;Ayman Eldeib;Amr Sharawi
Journal Chemistry, an Asian journal
Year 2015
DOI
10.1155/2015/590727
URL
http://dx.doi.org/10.1155/2015/590727
Keywords
medical physics nuclear medicinemedical technology medical radiology

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.