Mitarbeiter der Mayo-Klinik und von IBM (NYSE: IBM) haben die Verarbeitung von dreidimensionalen medizinischen Bilddaten durch den Einsatz von Parallelcomputerarchitektur auf Basis des Cell-Chips dramatisch beschleunigen können. Der erzielte Fortschritt hilft bei der Bildregistrierung und -verarbeitung signifikant - nämlich bei der computergestützten Anordnung von medizinischen Aufnahmen in dreidimensionaler Anordnung, die zu unterschiedlichen Zeiten aufgenommen wurden oder durch unterschiedliche Bildgeräte erzeugt worden sind. Wenn die Bilder entsprechend übereinander gelegt werden, kann ein Radiologe strukturelle Veränderungen wie Wachstum oder Schrumpfung eines Tumors leichter erkennen.
Die Ergebnisse werden in einer gemeinsamen Präsentation der Mayo Klinik und der IBM auf dem IEEE International Symposium für Biomedizinische Bildverarbeitung in Washington, D.C., USA, vom 12.-15. April vorgestellt.
"Diese Art der Bildverarbeitung verbessert sowohl die Exaktheit der Interpretation als auch die Effizienz des Radiologen, besonders bei Krankheiten wie Krebs", sagt Mayo Radiologie-Forscher Bradley Erickson, M.D., Ph.D.
Durch die Portierung und Optimierung der Mayo Klinik Bildregistrierungsanwendung auf dem IBM BladeCenter QS20 Cell-Blade konnte die Anwendung die Bildergebnisse bis zu fünfzigmal schneller produzieren als auf traditionellen Prozessorkonfigurationen.
Ein Weg, auf dem medizinische Bilder verbessert werden können, ist die Nutzung von Bilddaten von mehreren Quellen - Magnetresonanzbildaufnahmen (MRI) und computerisierte Tomografie (CT) als Beispiel. Die Erzeugung von computergestützten Aufnahmen aus mehreren Quellen muss mit der akkuraten Anordnung der visuellen Daten beginnen. Wenn drei Dimensionen und Millionen von Pixel im Spiel sind, wird diese Aufgabe exponentiell komplex. Innerhalb dieses Rahmens ist der Einsatz höherer Verarbeitungsgeschwindigkeiten ein essentieller Fortschritt.
Für das aktuelle Projekt haben die Mayo Klinik und IBM 98 Bilddatensätze ausgewählt und die optimierte Registrieranwendung auf dem IBM BladeCenter QS20 laufen lassen, im Vergleich zur ursprünglichen Anwendung auf einer typischen Prozessorkonfiguration. Die Anwendung auf einer typischen Prozessorkonfiguration bewerkstelligte die Aufgabe bei den 98 Bilddatensätzen in circa sieben Stunden. Das Team setzte eine "Mutual-Information-based"- 3-D-lineare Registrierungsalgorithmusanwendung ein, die für den Cell-Chip optimiert war, und konnte die Registrierung für die gesamten 98 Bilddatensätze in nur 516 Sekunden abschliessen, dabei wurde für kein Bild mehr als 20 Sekunden benötigt.
Der 3-D-lineare Algorithmus findet die beste Positionierung zur Optimierung der Informationsmenge, die aus zwei Bildern gewonnen werden kann. Dabei wird die Sampling-Qualität verbessert, während der Zeitaufwand sinkt. Weitere Effizienzverbesserung wurde durch das Caching von Daten in Kuboiden oder "Bricks" erreicht, so daß das Image Sampling keine Pixel "verschwendet" hat. Wenn das Sampling-Verhältnis im Verhältnis niedrig war, hat das Forscherteam die gesampelten bewegten Pixel-Bilder in einer Filmstreifen-Art zusammengepackt, um das Wiederauffinden zu beschleunigen.
Durch die Beschleunigung dieser Anwendung kann ein Arzt in die Lage versetzt werden, schneller Diagnosen zu stellen und entsprechende Behandlungen für seine Patienten aufzusetzen.
Die Ergebnisse werden in einer gemeinsamen Präsentation der Mayo Klinik und der IBM auf dem IEEE International Symposium für Biomedizinische Bildverarbeitung in Washington, D.C., USA, vom 12.-15. April vorgestellt.
"Diese Art der Bildverarbeitung verbessert sowohl die Exaktheit der Interpretation als auch die Effizienz des Radiologen, besonders bei Krankheiten wie Krebs", sagt Mayo Radiologie-Forscher Bradley Erickson, M.D., Ph.D.
Durch die Portierung und Optimierung der Mayo Klinik Bildregistrierungsanwendung auf dem IBM BladeCenter QS20 Cell-Blade konnte die Anwendung die Bildergebnisse bis zu fünfzigmal schneller produzieren als auf traditionellen Prozessorkonfigurationen.
Ein Weg, auf dem medizinische Bilder verbessert werden können, ist die Nutzung von Bilddaten von mehreren Quellen - Magnetresonanzbildaufnahmen (MRI) und computerisierte Tomografie (CT) als Beispiel. Die Erzeugung von computergestützten Aufnahmen aus mehreren Quellen muss mit der akkuraten Anordnung der visuellen Daten beginnen. Wenn drei Dimensionen und Millionen von Pixel im Spiel sind, wird diese Aufgabe exponentiell komplex. Innerhalb dieses Rahmens ist der Einsatz höherer Verarbeitungsgeschwindigkeiten ein essentieller Fortschritt.
Für das aktuelle Projekt haben die Mayo Klinik und IBM 98 Bilddatensätze ausgewählt und die optimierte Registrieranwendung auf dem IBM BladeCenter QS20 laufen lassen, im Vergleich zur ursprünglichen Anwendung auf einer typischen Prozessorkonfiguration. Die Anwendung auf einer typischen Prozessorkonfiguration bewerkstelligte die Aufgabe bei den 98 Bilddatensätzen in circa sieben Stunden. Das Team setzte eine "Mutual-Information-based"- 3-D-lineare Registrierungsalgorithmusanwendung ein, die für den Cell-Chip optimiert war, und konnte die Registrierung für die gesamten 98 Bilddatensätze in nur 516 Sekunden abschliessen, dabei wurde für kein Bild mehr als 20 Sekunden benötigt.
Der 3-D-lineare Algorithmus findet die beste Positionierung zur Optimierung der Informationsmenge, die aus zwei Bildern gewonnen werden kann. Dabei wird die Sampling-Qualität verbessert, während der Zeitaufwand sinkt. Weitere Effizienzverbesserung wurde durch das Caching von Daten in Kuboiden oder "Bricks" erreicht, so daß das Image Sampling keine Pixel "verschwendet" hat. Wenn das Sampling-Verhältnis im Verhältnis niedrig war, hat das Forscherteam die gesampelten bewegten Pixel-Bilder in einer Filmstreifen-Art zusammengepackt, um das Wiederauffinden zu beschleunigen.
Durch die Beschleunigung dieser Anwendung kann ein Arzt in die Lage versetzt werden, schneller Diagnosen zu stellen und entsprechende Behandlungen für seine Patienten aufzusetzen.
