More IMPATIENT: A Gridding-Accelerated Toeplitz-based Strategy for Non-Cartesian High-Resolution 3D MRI on GPUs.
More IMPATIENT: A Gridding-Accelerated Toeplitz-based Strategy for Non-Cartesian High-Resolution 3D MRI on GPUs.
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DOI：
10.1016/j.jpdc.2013.01.001
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发表时间：
2013-05-01
影响因子：
3.8
通讯作者：
Sutton, Bradley P.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gai, Jiading;Obeid, Nady;Holtrop, Joseph L.;Wu, Xiao-Long;Lam, Fan;Fu, Maojing;Haldar, Justin P.;Hwu, Wen-mei W.;Liang, Zhi-Pei;Sutton, Bradley P.
最近已经提出了几种方法，通过利用GPU的计算能力来获得MRI图像重建的显著加速。以前，我们实施了一种基于GPU的图像重建技术，称为伊利诺伊州大规模并行采集工具包，用于在MRI（IMPATIENT MRI）中使用增强的嵌入式图像重建，用于重建沿沿着任意3D轨迹收集的数据。在本文中，我们通过使用网格的方法来加速计算的各种数据结构所需的前一个例程，以消除计算瓶颈，提高IMPATIENT。此外，我们增强了常规的非共振校正和多传感器并行成像重建的能力。通过实施优化的网格到我们的迭代重建方案，速度提高了200倍以上，提供了改进的GPU实现相比，以前的加速GPU代码。
Several recent methods have been proposed to obtain significant speed-ups in MRI image reconstruction by leveraging the computational power of GPUs. Previously, we implemented a GPU-based image reconstruction technique called the Illinois Massively Parallel Acquisition Toolkit for Image reconstruction with ENhanced Throughput in MRI (IMPATIENT MRI) for reconstructing data collected along arbitrary 3D trajectories. In this paper, we improve IMPATIENT by removing computational bottlenecks by using a gridding approach to accelerate the computation of various data structures needed by the previous routine. Further, we enhance the routine with capabilities for off-resonance correction and multi-sensor parallel imaging reconstruction. Through implementation of optimized gridding into our iterative reconstruction scheme, speed-ups of more than a factor of 200 are provided in the improved GPU implementation compared to the previous accelerated GPU code.
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