Objectifs d'apprentissage
- Identifier les goulets d'étranglement computationnels dans les pipelines traditionnels de reconstruction IRM en série.
- Évaluer les gains de performance obtenus en parallélisant les algorithmes d'interpolation pour les données de l'espace k non cartésiennes.
- Comparer l'efficacité des implémentations OpenMP et CUDA pour les transformations de Fourier rapides en 3D.
- Analyser l'impact du parallélisme au niveau des données sur la vitesse de convergence des reconstructions itératives SENSE et GRAPPA.