Paralelización de Algoritmos para Reconstrucción Rápida de Imagen de Resonancia Magnética a partir de Espacio K Submuestreado

Abstract

La imagen de resonancia magnética es una potente técnica de imagen médica muy utilizada en la práctica clínica debido a que es capaz de medir las propiedades de los tejidos de forma no invasiva. El principal inconveniente es que el tiempo necesario para adquirir imágenes de alta calidad es elevado. Con el objetivo de agilizar dicho proceso se han presentado en la literatura numerosas técnicas prometedoras como la adquisición de espacios K submuestreados o la utilización de trayectorias no cartesianas. El problema de estas adquisiciones es que trasladan la complejidad a la reconstrucción de la imagen, lo que da lugar a algoritmos con una alta carga computacional. No obstante, dada la naturaleza paralela de los algoritmos de procesado de imagen, las unidades de procesamiento gráfico (GPU), usadas como dispositivos informáticos de uso general, permiten superar esta necesidad computacional, obteniéndose implementaciones más eficientes de dichos algoritmos. En este Trabajo Fin de Máster se implementan dos algoritmos ampliamente utilizados en la reconstrucción de imagen de resonancia magnética. Estos son, el algoritmo de optimización NESTA, utilizado para la reconstrucción de MRI a partir de espacios K submuestreados, y el algoritmo de la transformada de Fourier no uniforme (NUFFT), utilizado en adquisiciones no cartesianas. Las implementaciones planteadas son programadas mediante el lenguaje de programación OpenCL, ya que tiene la ventaja de permitir implementaciones independientes del tipo de dispositivo y del fabricante del mismo. Concretamente, se realiza especial énfasis en la utilización de GPUs. Al mismo tiempo, los desarrollos se integran en el framework OpenCLIPER, el cual facilita la implementación de algoritmos de procesado de imagen en OpenCL, para poder ser utilizados en pipelines más complejos de reconstrucción de MRI. Finalmente, se analizan las imágenes de resonancia magnética reconstruidas para validar ambos algoritmos y demostrar su utilidad en la reconstrucción de MRI. Además, se evalúa el rendimiento de los algoritmos en términos de tiempo de ejecución. Por un lado, este análisis demuestra la mejora obtenida en la implementación planteada del algoritmo NESTA en comparación con la implementación en MATLAB. Por otro lado, aunque con el algoritmo NUFFT no se reducen los tiempos, se plantean posibles optimizaciones del código para trabajos futuros.