Compressed storage of MRI by CUDA with the developed file structure

YÖK Tez ID: 601628 Medikal MR görüntülerinin hastanelerde çokça kullanılmasından dolayı bu görüntülerin saklanması için büyük depolama alanlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Ayrıca bu görüntüler farklı zaman dilimlerinde teşhis amaçlı sık görüntülenmektedir. Bu nedenle büyük bir bant genişliğine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu problemi çözmek için medikal görüntüleri sistemi aksatmadan hızlı bir şekilde sıkıştırıp saklamak gerekecektir. Medikal MR görüntüleri üzerinde yapılan incelemelerde görüntü içinde kullanılmayan bölgelerin (NON-ROI) geniş yer kapladığı ve görüntü içerisindeki bu gereksiz alan temizlendiğinde görüntü boyutunun önemli oranda düşürülebileceği görülmüştür. CUDA ile geliştirilen bu yöntemde: Medikal MR görüntüleri içerisindeki ROI (Region of Interest) bölgesi bir 3x3 lük Kirsch filtre matrisi ile CUDA çekirdeklerine gönderilerek tespit edilir, NON-ROI bölgesi görüntüden çıkarılır. Elde edilen görüntü dikdörtgen yapıya sahiptir. Ancak ROI bölgesi bu görüntü içerisinde NON-ROI bölgesi pikselleri bulunmaktadır. Bunun için yeni görüntü saklama dosya yapısı geliştirilerek başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Bu işlemler sırasıyla önce CPU üzerinde seri uygulama ile, sonra da GPU üzerindeki paralel uygulama ile çalıştırılır. İşlemler sonucunda GPU üzerinde çalıştırılan uygulamanın, CPU üzerindeki uygulamadan 68 kat daha hızlı sonuç ürettiği görülmüştür. Ayrıca geliştirilen dosya yapısı ile orijinal görüntü boyutundan %92 oranında; orijinal görüntünün sıkıştırılmış boyutundan ise %40 oranında boyut kazancı sağlanmış ve oldukça başarılı bir sıkıştırma oranı yakalanmıştır. Due to the large use of medical MR images in hospitals, large storage areas are needed to store these images. In addition, these images are often displayed for diagnostic purposes at different times. For this reason, a large bandwidth is needed. To solve this problem, medical images will need to be compressed and stored quickly without disruption. It has been seen that in the studies made on medical MR images, the non-used regions (NON-ROI) occupy a large space and the image size can be reduced significantly when the unnecessary area in the image is cleaned. In this method developed with CUDA: Region of Interest (ROI) in the medical MR images is detected by sending a 3x3 Kirsch filter matrix to the CUDA cores, and the NON-ROI region is extracted from the image. The resulting image has a rectangular structure. However, the ROI region has NON-ROI region pixels in this image. For this a new image storage file structure has been developed and implemented successfully. These operations are executed first by serial application on CPU and then by parallel application on GPU. As a result, it was seen that the application running on the GPU produced 68 times faster results than the application on the CPU. In addition, with the new compressed file structure, 40% of the original size of the compressed size of the original image is saved and a very successful compression ratio is achieved.