GPU párhuzamosítási lehetőségek az agyi aktivitás forráslokalizáció probléma megoldásában Juhász Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém

Az előadások a következő témára: "GPU párhuzamosítási lehetőségek az agyi aktivitás forráslokalizáció probléma megoldásában Juhász Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém"— Előadás másolata:

1 GPU párhuzamosítási lehetőségek az agyi aktivitás forráslokalizáció probléma megoldásában Juhász Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém Email: juhasz@virt.uni-pannon.hu

2 ENIAC CSI projekt CSI – Central nervous System Imaging

3 Structure of project modules

4 EEG képalkotás

5 Projekt célok Epilepszia gócok lokalizálása – Interiktális tüskék azonozítása és a tüskéket generáló agyi területek azonosítása Forward/inverse probléma  Ekvivalens dipólus keresése  Lokalizációs algoritmusok vizsgálata  Lokalizációs hiba elemzése

6 Időproblémák Model of the head tissue properties Model of the head tissue properties

7 Forward megoldás futási ideje Realisztikus fejmodell, 1 dipólus:5 perc Gömbmodell, N dipólus: runtime [sec] number of dipolesMatlabCoptimised C 10.120.0110.002 2500300.0027.505.00 250003000.00275.0050.00 25000030000.002750.00500.00

8

9 SOLO screenshot

10 Forward megoldó GPU-n Speedup with respect to number of dipolesMatlabCoptimised C 25001666.67152.7827.78 250006976.74639.53116.28 Egyrétegű gömbmodell (384 GPU cores), 2500 and 25 000 dipoles  180 és 480 msec  C/Matlab (5/300 sec 50/3000 sec) 4-rétegű modell implementálása folyamatban – Gyorsabb szekvenciális algoritmus

11 Dipólus keresés

12 Implementációs kérdések Párhuzamosítás Dipólus x elektróda Bemenő adatok: fejmodell, elektróda geometria, mért potenciál, dipólus pozíciók és orientáció Memória Device,constant,shared? Stream feldolgozás jCUDA

13 Intracraniális electródák vizualizációja Current results Future work

14 Sokcsatornás EKG diagnosztika

15 Összefoglalás SOLO szoftver első változat EEG jelek és skalp potenciál megjelenítése  Felületi Laplace operátor (current source density)  3D egyedi páciens modell vizualizálás  Gömbi fejmodell integrálva, közel valós idejű forward megoldó6 msec 2500 dipólusra További tervek  Gömbi és realisztikus fejmodell alapú lokalizációs algoritmusok párhuzamosítása  MR képmegjelenítő, videó monitorozás funkció  Inverz megoldók vizsgálata, implementálása

16 Forward megoldás futási ideje Realisztikus fejmodell, 1 dipólus:5 perc Gömbmodell, N dipólus: runtime [sec] number of dipolesMatlabCoptimised C 10.120.0110.002 2500300.0027.505.00 250003000.00275.0050.00 25000030000.002750.00500.00