A preliminary approach to FPGA-based acceleration of brain MR fingerprinting maps reconstruction

Il Magnetic Resonance Fingerprinting (MRF) è una tecnica innovativa che consente di ottenere mappe quantitative delle immagini di risonanza magnetica (RM), costituendo un'alternativa potenzialmente più efficiente rispetto ai metodi standard. Il MRF consente di ottenenere più mappe quantitative a partire da una singola acquisizione, basandosi sull'assegnazione di un segnale noto a ciascun segnale acquisito. In particolare, i segnali noti sono raccolti in un dizionario e a ciascuno di essi è associata una lista di parametri corrispondenti, i quali vengono utilizzati per realizzare le mappe quantitative. Tramite un prodotto scalare, si cerca la migliore corrispondenza tra il segnale acquisito da RM e i segnali del dizionario, determinando in tal modo la lista di parametri associata. È già noto che questa tecnica innovativa ha le potenzialità di semplificare notevolmente l'elaborazione quantitativa delle mappe a seguito dell'acquisizione di immagini di RM. Tuttavia, attualmente, questo metodo è estremamente dispendioso in termini di tempo e di risorse computazionali necessarie. Per questo motivo, nel lavoro presentato si è cercato di incrementarne ulteriormente l'efficienza, accelerando il processo di matching tra segnale in input e segnale del dizionario tramite FPGA, sfruttando un firwmare realizzato nel linguaggio VHDL. In particolare, si è dimostrato che tale accelerazione può essere effettuata con successo in termini di correttezza quantitativa e di vantaggi nei tempi di esecuzione. Il metodo basato su FPGA potrebbe portare ad un'accelerazione pari a 8 volte rispetto ad un computer ad alte prestazioni e a 11 volte rispetto ad un computer standard, se il MRF viene realizzato con un software in C++ non ottimizzato.