GPU-Accelerated Reconstruction of T2 Maps in Magnetic Resonance Imaging

Loading...
Thumbnail Image
Date
2015-08-12
ORCID
Advisor
Referee
Mark
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
De Gruyter Open
Altmetrics
Abstract
The main tissue parameters targeted by MR tomography include, among others, relaxation times T1 and T2. This paper focuses on the computation of the relaxation time T2 measured with the Spin Echo method, where the sensing coil of the tomograph provides a multi-echo signal. The maxima of these echoes must be interleaved with an exponential function, and the T2 relaxation can be determined directly from the exponential waveform. As this procedure needs to be repeated for each pixel of the scanned tissue, the processing of large images then becomes very intensive. For example, given the common resolution of 256x256 with 20 slices and five echoes at different times TE, it is necessary to reconstruct 1.3106 exponential functions. At present, such computation performed on a regular PC may last even several minutes. This paper introduces the results provided by accelerated computation based on parallelization and carried out with a graphics card. By using the simple method of linear regression, we obtain a processing time of less than 36 ms. Another effective option consists in the Levenberg-Marquardt algorithm, which enables us to reconstruct the same image in 96 ms. This period is at least 900 times shorter than that achievable with professional software. In this context, the paper also comprises an analysis of the results provided by the above-discussed techniques.
Mezi hlavní parametry tkání zobrazované magneticko-rezonanční tomografií patří například relaxační časy T1, T2, difúze a další. Tento článek je zaměřený na výpočet relaxačního času T2 měřený metodou Spin Echo. Ze snímací cívky tomografu dostaneme multi-echo signál, ve kterém jsou důležité hodnoty jednotlivých ech. Maxima ech je nutné proložit exponenciální funkcí. Z tvaru exponenciálního průběhu již lze přímo určit relaxační čas T2. Tento proces je nutné opakovat pro každý pixel snímané tkáně. Zpracování větších obrazů je potom velmi výpočetně a časově náročně. Pro příklad, při běžném rozlišení 256x256 s 20 řezy a pěti měřeních s různým časem TE je nutné rekonstruovat celkem 1,3106 exponenciálních funkcí a tím zpracovat celkem přes 6 MB dat. V dnešní době takový výpočet na běžném stolním PC může trvat až několik minut. Článek prezentuje výsledky urychlení výpočtu pomocí paralelizace s využitím grafické karty. Použitím jednoduché metody lineární regrese, na kterou je exponenciální regrese převedena je dosaženo času zpracování uvedeného trojrozměrného obrazu necelých 36 ms. Dále je použita optimalizační metoda Levenberg-Marquardt pro řešení nelineárních úloh, se kterou bylo dosaženo rekonstrukce stejného obrazu za 96 ms. To je minimálně 900 krát kratší čas ve srovnání s dostupným profesionálním software. Kromě časových srovnání jsou uvedeny i analýzy dosažených výsledků.
Description
Citation
Measurement Science Review. 2015, vol. 2015, issue 4, p. 210-218.
http://www.degruyter.com/view/j/msr.2015.15.issue-4/msr-2015-0029/msr-2015-0029.xml?format=INT
Document type
Peer-reviewed
Document version
Published version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Comittee
Date of acceptance
Defence
Result of defence
Document licence
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 3.0 Unported
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
Citace PRO