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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Deconvolution of 3D Fluorescence Microscopy Images Using Graphics Processing Units

verfasst von : Luisa D’Amore, Livia Marcellino, Valeria Mele, Diego Romano

Erschienen in: Parallel Processing and Applied Mathematics

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We consider the deconvolution of 3D Fluorescence Microscopy RGB images, describing the benefits arising from facing medical imaging problems on modern graphics processing units (GPUs), that are non expensive parallel processing devices available on many up-to-date personal computers. We found that execution time of CUDA version is about 2 orders of magnitude less than the one of sequential algorithm. Anyway, the experiments lead some reflections upon the best setting for the CUDA-based algorithm. That is, we notice the need to model the GPUs architectures and their characteristics to better describe the performance of GPU-algorithms and what we can expect of them.

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Metadaten
Titel
Deconvolution of 3D Fluorescence Microscopy Images Using Graphics Processing Units
verfasst von
Luisa D’Amore
Livia Marcellino
Valeria Mele
Diego Romano
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-31464-3_70