A ressonância magnética dinâmica cardíaca (cMRI) é essencial para o diagnóstico de doenças cardiovasculares, exigindo alta resolução e qualidade de imagem. No entanto, alcançar qualidade superior aumenta o volume de dados e o tempo de reconstrução. Para enfrentar isso, propomos uma solução utilizando imagens paralelas e Sensoriamento Compressão (CS) com dispositivos de computação de alta capacidade (por exemplo, GPUs) para a reconstrução acelerada de dados subamostrados. Limitações de memória da GPU, especialmente em cMRI 3D, apresentam desafios. Nossa abordagem escalável divide o problema de reconstrução e emprega múltiplas GPUs (ou múltiplos CPUs multi-core) para realizar várias otimizações em paralelo usando o bem conhecido algoritmo NESTA, enquanto preserva a suavidade entre quadros adjacentes na dimensão temporal. Resultados preliminares na reconstrução de cMRI 5D mostram que nossa proposta paralela atinge qualidade de reconstrução equivalente em menos tempo, permitindo o processamento de dados maiores e redução de custos com GPUs menores e mais acessíveis, em vez de uma única GPU altamente cara. Além disso, a adoção da estrutura OpenCLIPER elimina tecnologias proprietárias de GPU. A exploração da adaptabilidade a outros esquemas de amostragem abre novas possibilidades neste campo.
E. et al. (Mon,) estudou essa questão.