Beschleunigung bildgebender Verfahren durch Einsatz rekonfigurierbarer Hardware am Beispiel der 3D Ultraschall-Computertomographie

• Applicants: Professor Dr.-Ing. Jürgen Becker; Professor Dr. Marc Weber
• Subject Area: Electronic Semiconductors, Components and Circuits, Integrated Systems, Sensor Technology, Theoretical Electrical Engineering
• Term: from 2011 to 2014
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 185077618

Die 3D Ultraschall-Computertomographie stellt ein vielversprechendes, kostengünstiges und unschädliches Verfahren zur frühzeitigen Brustkrebsdiagnose dar, in dem hochauflösende und reproduzierbare Volumenbilder erzeugt werden. Die Entwicklung dieses bildgebenden Verfahrens ist eng mit der Optimierung und dem Test von Algorithmen gekoppelt. Die erforderliche Rechenleistung ist derzeit ein einschränkender Faktor. Eine schnelle Umsetzung der Algorithmen auf eine leistungsfähige parallele Rechenarchitektur ist darum ein wichtiger Schritt zur klinischen Relevanz dieses neuartigen Diagnoseverfahrens. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen vorerst mit einem existierenden FPGA-basierten Datenaufnahmesystem, Methoden der parallelen Verarbeitung und Umsetzung von komplexen Algorithmen erarbeitet werden. Es soll eine durchgängige Werkzeugkette entwickelt werden, die es Ultraschallspezialisten unter Ausnutzung der FPGA-Rekonfiguration ermöglicht, Algorithmen - ohne genaue Kenntnis der verwendeten Hardware - schnell und effizient zu implementieren. Ein weiteres Ziel ist die Entwicklung einer allgemeinen Vorgehensweise für die Realisierung von bildgebenden Verfahren unter Verwendung massiv paralleler und heterogener Rechenstrukturen. Es werden exemplarische Untersuchungen an alternativen Rechenarchitekturen wie beispielsweise GPU-Systemen durchgeführt, um eine Evaluierung heterogener Realisierungsansätze zu ermöglichen. Innerhalb des Förderzeitraums wird eine Beschleunigung des Verfahrens um einen Faktor 100 angestrebt. Das längerfristigere Ziel dieser interdisziplinären Forschung ist es, die Datenverarbeitung in Echtzeit durchzuführen und somit neben der Diagnose auch eine therapeutische Anwendung des Verfahrens zu ermöglichen.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Persons: Professor Dr.-Ing. Michael Hübner; Dr. Nicole V. Ruiter