Implementazione Parallela di un Algoritmo di Proiezione Tomografica

Colletta, Lorenzo (2024) Implementazione Parallela di un Algoritmo di Proiezione Tomografica. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena
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Abstract

La Tomografia Computerizzata (TC) è una tecnica diagnostica che sfrutta le radiazioni ionizzanti (o raggi X) per ottenere immagini dettagliate di sezioni trasversali di un corpo studiato. Questo metodo si basa sulla raccolta di dati proiettivi da diverse angolazioni, che vengono poi elaborati per ricostruire immagini bidimensionali o tridimensionali degli oggetti studiati. La tomografia computerizzata trova applicazione in molti settori, tra cui la medicina, l’archeologia, la paleontologia e numerosi altri campi. Un problema tipico della tomografia computerizzata consiste nella ricostruzione delle immagini a partire dai dati raccolti dal dispositivo di scansione. Dal punto di vista matematico, questo rappresenta un problema inverso, cioè un problema in cui si cerca di determinare le cause (l’immagine originale) dagli effetti osservati (le proiezioni raccolte). In questa sede viene invece affrontato il problema diretto: conoscendo le proprietà del corpo studiato si ottengono le immagini di proiezione. Scopo di questa tesi è: implementare in linguaggio C un algoritmo che risolva il problema diretto della tomografia computerizzata; implementare una versione parallela dell’algoritmo utilizzando OpenMP, un’interfaccia di programmazione per il parallelismo su piattaforma a memoria condivisa; studiare e analizzare le prestazioni della versione parallela dell’algoritmo al fine di valutarne la scalabilità e l’efficienza nel migliorare le prestazioni complessive del codice seriale.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Colletta, Lorenzo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Tomografia Computerizzata,C,OpenMP,Calcolo parallelo,High Performance Computing
Data di discussione della Tesi
3 Ottobre 2024
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