Bildverarbeitungsanwendung erzeugt Ergebnisse mit Cell-Chip bis zu fünfzigmal schneller als auf bisherigen Prozessoren
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.
Zusätzliche Informationen in der original US-Presseinformation anbei.
Mayo Clinic and IBM Score Significant Advance in Real-Time Medical Imaging
Imaging Application Produces Results up to Fifty Times Faster Than on Typical Processors
ROCHESTER, MN and ARMONK, NY – 09 Apr 2007: Collaborators from Mayo Clinic and IBM (NYSE: IBM) have exploited parallel computer architecture and memory bandwidth to dramatically speed up the processing of 3-D medical images. The advance significantly aids image registration — the computer-enhanced alignment of two medical images obtained at different dates or by using different imaging devices, in three-dimensional space. With the images properly aligned over one another, a radiologist can more easily detect structural changes such as the growth or shrinkage of tumors.
The results will be presented in full in a joint presentation by Mayo Clinic and IBM at the IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) International Symposium on Biomedical Imaging in Washington, D.C., April 12-15.
„This alignment of images both improves the accuracy of interpretation and improves radiologist efficiency, particularly for diseases like cancer,“ says Mayo radiology researcher Bradley Erickson, M.D., Ph.D.
Through porting and optimization of Mayo Clinic’s Image Registration Application on the IBM® BladeCenter® QS20 ‚Cell Blade,‘ the application produced image results fifty times faster than the application running on a traditional processor configuration.
One way medical images are being improved is by using visual images from more than one source — magnetic resonance imaging (MRI) and computerized tomography (CT) scans for example. The generation of computer-enhanced images from multiple sources must begin with accurate alignment of the visual data. When three dimensions and millions of pixels are involved, the task becomes exponentially complex. Within this scope, the need for higher processing speeds is essential.
For this imaging project, Mayo Clinic and IBM used 98 sets of images and ran the optimized registration application on the IBM BladeCenter QS20, in comparison with running the original application on a typical processor configuration. The application running on a typical processor configuration completed the registration of all 98 sets of images in approximately 7 hours. The team adapted a „mutual-information-based“ 3-D linear registration algorithm application optimized for Cell/B.E. and completed the registration for all 98 sets of images in just 516 seconds, with no registration taking more than 20 seconds.
The 3-D linear algorithm finds the best spatial positioning to maximize the amount of information gathered from the two images, thereby optimizing sampling quality while reducing sampling time. Greater efficiencies were achieved by caching data in cuboids or „bricks“ so image sampling did not „waste“ pixels. When sampling ratio was comparatively low, the team packed the sampled moving pixel images in a contiguous fashion (in an „image stripe“) to speed retrieval when needed.
By running the application faster, a physician will be able to make a quicker diagnosis and promptly begin appropriate treatments for patients.
„This is all about taking technology innovation, collaborating with our customers, and applying it to help them directly benefit their patients,“ said Shahrokh Daijavad, Next Generation Computing, Systems & Technology, IBM. „This improvement with the application running on Cell, will achieve two things — allow for Mayo’s doctors and radiologists to achieve in seconds what used to take hours, which in turn will significantly decrease the wait time and anxiety for a patient waiting on news from the doctor.“
About IBM
Many medical, consumer electronics and aerospace defense companies are collaborating with IBM to incorporate Cell technology into the development of media-rich electronics devices, video and image processing systems, as well as several other emerging applications. Based on IBM’s Power Architecture, the Cell/B.E. processor was originally developed by IBM, Sony and Toshiba for use in Sony’s next generation gaming console, the PLAYSTATION3. Cell/B.E.’s breakthrough multi-core architecture and ultra high-speed communications capabilities deliver vastly improved, real-time response effectively delivering ’supercomputer-like‘ performance. For more information about IBM or the QS20 BladeCenter, please visit: ibm.com/technology/splash/qs20/
About Mayo Clinic
Mayo Clinic, a not-for-profit medical center, thoroughly diagnoses and treats complex medical problems in every specialty. It also conducts wide-ranging, interdisciplinary medical research with the sole goal of improving patient care. For more information about Mayo Clinic, please http://www.mayoclinic.org. To learn about Mayo research, visit http://www.mayo.edu.
Contact(s) information
Charles Zinkowski
Global Media Relations – IBM
917-472-3415
charlesz@us.ibm.com
Robert Nellis
Research Communications – Mayo Clinic
507-284-5005
507-284-2511 (evenings)
newsbureau@mayo.edu
