Paralelización del algoritmo de Minimización de la Diferencia Total Ponderada para la reconstrucción de imagen en tomografías (WTDM-STF)

Abstract

[EN] The Weighted Total Difference Minimization algorithm with Soft Threshold Filtering (WTDM-STF) is chosen in this thesis as a recent algebraic method for few-view computed tomography. Presented in 2014, it is depicted by the authors as an evolu-tion towards past algorithms, because of the low number of iterations required to acquire a good quality reconstructed image. This work tries to document, analyze and compare different implementations of this algorithm, trying to reach the minimal computational and timing costs. A key tool for this will be parallel computing, using graphics processing units (GPUs) as general purpose manycore processors (General Purpose computing on GPU, GPGPU).

[ES] [Se ha seleccionado para la realización del presente trabajo el algoritmo de Minimización de la Diferencia Total Ponderada con Filtro de Umbral Suave (WTDM-STF), un método algebraico de reconstrucción de imagen en tomografías. Data de 2014, y los autores lo caracterizan como una opción ventajosa respecto a otros algoritmos, pues requiere menos iteraciones para lograr una buena calidad en la imagen reconstruida. En el presente trabajo se documentan, analizan y comparan una serie de implementaciones del algoritmo, tratando de alcanzar en ellas el menor coste computacional y temporal posible, usando como herramienta clave el paralelismo ofrecido por los dispositivos de procesamiento gráfico (Graphics Processing Unit, GPU), usándolos como procesadores manycore de propósito general (General Purpose com-puting on GPU, GPGPU