Parallelizzazione di un algoritmo Ray-Driven per la Ricostruzione Tomografica con OpenMP in C

Questa tesi triennale affronta l'applicazione di tecniche di High Performance Computing alla ricostruzione tomografica. La tomografia computerizzata è una tecnologia che utilizza raggi X per acquisire sezioni trasversali del corpo umano o di oggetti, che vengono poi rielaborate per ottenere immagini tridimensionali. Tuttavia, questo processo è estremamente dispendioso in termini computazionali, e la sua efficienza influisce direttamente sulla qualità e velocità delle immagini ricostruite. L'obiettivo principale di questo lavoro è ottimizzare il processo di retroproiezione, utilizzando l'algoritmo ray-driven di Robert L. Siddon, implementandone una versione parallela per migliorare ulteriormente le prestazioni. Prima di partire con l'implementazione, è fornita al lettore una panoramica teorica della tomografia computerizzata, necessaria per comprendere il funzionamento dell'algoritmo usato. La tesi descrive in dettaglio l'algoritmo di Siddon, includendo le sue formule matematiche e una sua implementazione in linguaggio C. In seguito, verrà fornita un'introduzione a OpenMP, un'API di programmazione parallela; utilizzata per parallelizzare il programma implementato. Verranno illustrate tre strategie di parallelizzazione applicate all'algoritmo di Siddon, spiegando vantaggi e svantaggi di ciascuna. Infine, i risultati ottenuti sono stati analizzati in modo approfondito, automatizzando il processo di raccolta dati e confrontando le diverse strategie di parallelizzazione. L'analisi delle prestazioni è stata effettuata utilizzando metriche standard apprese durante il corso di HPC, dimostrando come l'obiettivo stabilito sia stato raggiunto con successo. La tesi si conclude con una valutazione del lavoro svolto, proponendo possibili sviluppi futuri; con la speranza che questo progetto possa essere un punto di partenza per ulteriori studi e applicazioni reali.