0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
GPU-Accelerated GRAPPA: A Fast Implementation Using PyTorch for MRI Reconstruction
نویسندگان :
Mehrdad Anvari-Fard
1
Mahdi Bazargani
2
Mohammad Javad Heidari
3
Hamid Soltanian-Zadeh
4
1- School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran Tehran, Iran
2- School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran Tehran, Iran
3- School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran Tehran, Iran
4- School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran Tehran, Iran
کلمات کلیدی :
GRAPPA،MRI Reconstruction،Deep Learning،FastMRI،GPU acceleration
چکیده :
GeneRalized Autocalibrating Partial Parallel Acquisition (GRAPPA) is a widely used algorithm in MRI parallel imaging that reconstructs accelerated MRI scans by estimating the unknown phase-encoding lines omitted during k-space data acquisition. Unlike SENSE (Sensitivity Encoding), which operates in the image domain, GRAPPA directly processes k-space data and offers high reconstruction quality without requiring prior knowledge of coil sensitivity maps, making it one of the most commonly used algorithms for MRI reconstruction in clinical practice. Recent MRI reconstruction trends increasingly combine classical methods with deep learning, either as end-to-end trainable networks or hybrid pipelines that use physics-based operators within learning frameworks. GRAPPA is often employed as a preprocessing step before feeding slice information into deep learning models for MRI reconstruction. Despite its effectiveness, GRAPPA is typically a time-consuming part of the training process. In this work, we leverage the GPU capabilities of the PyTorch library and employ several optimization techniques to accelerate the GRAPPA algorithm. Our implementation is compared against the PyGRAPPA repository, developed by Nicholas McKibben, using a subset of the NYU fastMRI dataset. The results demonstrate that our optimized implementation achieves more than 40-fold speedup, which is statistically significant (p < 0.01) while maintaining equivalent image quality with no significant differences in reconstruction metrics (p > 0.05).
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
تاثیر هوش مصنوعی بر عملکرد سازمانی: نقش واسطه ای بهره وری کارکنان(مطالعه موردی: اداره مالیاتی شهر تبریز)
نیما صدری نوبرزاده - پریسا صدری نوبرزاده
Diagnostic and Classification Analysis of Retinal Diseases Using OCT Imaging: Focus on Diabetic Retinopathy and Overlap with Other Retinal Disorders
Fatemeh Reyhani - Yashar Amizadeh - Ata Jodeiri
قیمتگذاری پویا توسط هوش مصنوعی
رضا رستمی - مهدی فرساد غلامی - مهدی محمدی امین
شناسایی محرکهای گزارشگری پایداری مبتنی بر تئوری مشروعیت
مجید باباخانی - نبی نجفی - سعید صمیمی
Inverse Dynamics Analysis of the Crutch-Assisted Gait with a Lower-Limb Robotic Exoskeleton
Negin Nasirian - Milad Hosseini - Reza Norouzzadeh - Saeed Behzadipour
مطالعه ای بر بهبود مدیریت ارتباط با مشتری با استفاده از هوش مصنوعی
اسماعیل محبی کندسری
یادگیری تبدیل تصویر به کمک شبکههای مولد تخاصمی
امیر خاکپور
Predictive Modeling of Astronaut Skin Microbiome Changes Using Machine Learning on NASA Multi-Omics Data
Mahdi Ansari - Abolfazl Hajihashemi - Mohammad Rafienia
ناکارایی سرمایه گذاری و ریسک درماندگی مالی: مطالعه نقش تعدیل کننده کمیته حسابرسی
رحمت اله محمدی پور - مرضیه پناهی - مینا باقری طادی
بررسی تأثیر مسئولیت اجتماعی شرکت بر مفاهیم حسابداری مالی (بازده سهام، مدیریت سود واقعی، عدم تقارن اطلاعات و عملکرد مالی) در شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار
فاطمه ایمانی - محمود همت فر
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2