[發明專利]面向醫學圖像的多線程并行計算方法無效
| 申請號: | 201310710668.0 | 申請日: | 2013-12-20 |
| 公開(公告)號: | CN103631568A | 公開(公告)日: | 2014-03-12 |
| 發明(設計)人: | 屈小波;沈前進;李淇越;郭迪;陳忠 | 申請(專利權)人: | 廈門大學 |
| 主分類號: | G06F9/38 | 分類號: | G06F9/38 |
| 代理公司: | 廈門南強之路專利事務所(普通合伙) 35200 | 代理人: | 馬應森 |
| 地址: | 361005 *** | 國省代碼: | 福建;35 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 面向 醫學 圖像 多線程 并行 計算方法 | ||
技術領域
本發明涉及醫學圖像處理方法,尤其是涉及一種面向醫學圖像的多線程并行計算方法。
背景技術
醫學圖像(包括磁共振圖像、計算機斷層掃描圖像和超聲圖像等)處理在醫學影像科學和臨床實踐中有著重要作用。隨著圖像處理技術的發展和人們對醫療健康的日益關注,希望醫學圖像處理的運行時間降低。超線程和多核技術的出現,為加速醫學圖像處理提供了可能。
1971年,英特爾推出的全球第一顆通用型微處理器4004,由2300個晶體管構成。當時戈登摩爾就提出后來被業界奉為信條的“摩爾定律”——每過18個月,芯片上可以集成的晶體管數目將增加一倍。因為在一塊芯片上集成的晶體管數目越多,意味著運算速度即主頻就更快。然而,2005年,當主頻接近4吉赫時,英特爾和美國先進微電子器件公司發現,速度也會遇到自己的極限:那就是單純的主頻提升,已經無法明顯提升系統整體性能。后來便相繼出現了超線程技術和多核處理器技術。2002年2月,英特爾公司在其推出的代號為Prestonia的130nm新款至強處理器中首次采用了超線程技術。超線程技術利用特殊的硬件指令,把兩個邏輯內核模擬成兩個物理芯片,讓單個處理器核都能使用線程級并行計算,進而減少中央處理器的閑置時間,提高中央處理器的運行效率,同時也兼容多線程操作系統和軟件。與此同時,國際商業機器公司于2001年10月發布了世界上首款多核處理器——名為Power4的雙核精簡指令集處理器,它將兩個64位的Power個人電腦處理器集成在一顆芯片上。對于一個處理器擁有多微處理器核的多核處理器,可以將兩個或更多的獨立處理器核封裝在一個集成電路芯片中或者在一塊主板上集成多個芯片。超線程和多核處理器技術發展至今,已經廣泛使用于普通個人電腦機上。因此,充分利用我們可用的計算機,設計多線程并發執行程序,提高計算機程序效率和資源利用率顯得尤其重要。
發明內容
本發明的目的在于提供基于超線程和多核處理器技術的面向醫學圖像的多線程并行計算方法。
本發明包括以下步驟:
1)將源圖像分解,分成可以獨立處理的至少2個小圖像塊,達到把原圖像的處理劃分成一個大小為Q的子任務集合;
2)使用C語言或者開放式多處理(Open?Multi-Processing,OpenMP)語言中的多線程編程技術創建N個線程,然后把由步驟1)分解得到的Q個子任務集合均分給N個線程去執行,每個線程執行Q除以N個子任務個,當Q不能整除N時,最后一個線程可能例外,執行Q對N取余個子任務,其中Q為總任務數,N為程序創建的線程數;
3)執行過程中若存在對所有圖像塊的匯總操作,可使用如下兩個方法進行多線程同步:
(1)使用臨界區等多線程加鎖技術,實現各個線程的資源同步進行匯總;
(2)保存線程處理結果數據于父進程中,待所有進程結束之后再進行匯總。
在步驟1)中,所述將源圖像分解,分成可以獨立處理的至少2個小圖像塊的具體方法可為:首先將源圖像進行邊界擴展,對擴展后的源圖像以每個像素為起點,將源圖像分成小圖像塊,達到把原圖像的處理劃分成一個大小為Q的子任務集合。
為了減少線程創建、管理及同步過程中所消耗的中央處理器資源,設計和編寫多線程處理方法時應盡量避免資源同步及線程多批創建情況的發生。
本發明在醫學圖像(包括磁共振圖像、計算機斷層掃描圖像和超聲圖像等)處理中充分利用中央處理器的超線程和多內核,實現醫學圖像處理中線程級的并行計算,將具有獨立性的子任務分配到多個線程中并發執行,減少醫學圖像處理程序的執行時間,提高程序運行效率,達到優化醫學圖像處理程序的目標。
附圖說明
圖1為串行任務集的處理流程示意圖。
圖2為并行任務集的處理流程示意圖。
圖3為多線程并行計算的線程個數與程序執行時間曲線圖。在圖3中,曲線的第一個點為串行程序處理所需的時間,實驗條件為Windows7操作系統、4核處理器、8個超線程、主頻3.4吉赫茲、執行基于非局部圖像算子的磁共振圖像處理,其參數情況如表3。
具體實施方式
本發明實施例包括以下步驟:
1)將源圖像分解,分成可以獨立處理的多個小圖像塊(例如表1所示,首先將64x64圖像進行邊界擴展,對擴展后的圖像以每個像素為起點,將源圖像分成4096個8x8的小圖像塊),達到把原圖像的處理劃分成了一個大小為Q的子任務集合;
表1
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