Development of high-performance scalable software for ultrasound tomography

Authors

  • Vad.V. Voevodin
  • S.L. Ovchinnikov
  • S.Yu. Romanov

Keywords:

inverse coefficient problems
wave equation
ultrasound tomography
parallel computations
scalability
supercomputers

Abstract

This paper is dedicated to the development of high-performance scalable software for supercomputers to be used for solving the inverse problem of ultrasound tomography in medical applications. The problem is formulated as a nonlinear coefficient inverse problem for the wave equation. A program structure is proposed, which allows one to efficiently parallelize the computations on cluster systems. The code is optimized in a such way that the speed of the program is increased by an order of magnitude and a much higher scalability is provided. Many test runs of the program are performed on the Chebyshev and Lomonosov computing clusters installed at the Moscow State University.

New computational technologies

Downloads

Published

2012-04-27

Issue

Vol. 13 (2012): Issue 2.

Section

Section 1. Numerical methods and applications

Author Biographies

Vad.V. Voevodin

Lomonosov Moscow State University,
Research Computing Center
• Junior Researcher

S.L. Ovchinnikov

Lomonosov Moscow State University,
Research Computing Center
• Electronic

S.Yu. Romanov

Lomonosov Moscow State University,
Research Computing Center
• Leading Researcher

References

  1. Jicheck m racute m imathk R., Peterlacute m imathk I., Ruiter N., Fousek J., Dapp R., Zapf M., Jan J. Sound-speed image reconstruction in sparse-aperture 3D ultrasound transmission tomography // IEEE Trans. on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control. 2012. 59, N 2. 254-264.
  2. Li C., Duric N., Littrup P., Huang L. In vivo breast soundspeed imaging with ultrasound tomography // Ultrasound Med. Biol. 2009. 35, N 10. 1615-1628.
  3. Backushinsky A., Goncharsky A., Romanov S., Seatzu S. On the identification of velocity in seismics and in acoustic sounding. Pubblicazioni dell’istituto di analisa globale e applicazioni. Serie «Problemi non ben posti ed inversi». Issue 71. Firenze, 1994.
  4. Бакушинский А.Б., Козлов А.И., Кокурин М.Ю. Об одной обратной задаче для трехмерного волнового уравнения // Журн. вычисл. матем. и матем. физики. 2003. 43, № 8. 1201-1209.
  5. Гончарский А.В., Овчинников С.Л., Романов С.Ю. Об одной задаче волновой диагностики // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 15. Вычисл. матем. и киберн. 2010. № 1. 7-13.
  6. Kokurin M.Y. Stable iteratively regularized gradient method for nonlinear irregular equations under large noise // Inverse Problems. 2006. 22, № 1. 197-208.
  7. Головина С.Г., Романов С.Ю., Степанов В.В. Об одной обратной задаче сейсмики // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 15. Вычисл. матем. и киберн. 1994. № 4. 16-21.
  8. Chavent G. Deux resultats sur le probleme inverse dans les equations aux derivees partielles du deuxieme ordre en tet sur l’unicite de la solution du probleme inverse de la diffusion // C. R. Acad. Sci. Paris. 1970. N 270. 25-28.
  9. Natterer F., Wubbeling F. A propagation-backpropagation method for ultrasound tomography // Inverse Problems. 1995. 11, № 6. 1225-1232.
  10. Beilina L., Klibanov M.V. Approximate global convergence and adaptivity for coefficient inverse problems. New York: Springer, 2012.
  11. Гончарский А.В., Романов С.Ю. О двух подходах к решению коэффициентных обратных задач для волновых уравнений // Журн. вычисл. матем. и матем. физики. 2012. 52, № 2. 1-7.
  12. Овчинников С.Л., Романов С.Ю. Организация параллельных вычислений при решении обратной задачи волновой диагностики // Вычислительные методы и программирование. 2008. 9, № 1. 338-345.
  13. Гончарский А.В., Романов С.Ю. Об одной задаче ультразвуковой томографии // Вычислительные методы и программирование. 2011. 12, № 1. 317-320.
  14. Гончарский А.В., Романов С.Ю. Суперкомпьютерные технологии в разработке методов решения обратных задач в УЗИ-томографии // Вычислительные методы и программирование. 2012. 13, № 1. 235-238.
  15. Описание суперкомпьютера «Ломоносов» (http://parallel.ru/cluster/lomonosov.html).
  16. Foster I. Designing and building parallel programs: concepts and tools for parallel software engineering. Reading: Addison Wesley, 1995.
  17. Описание средства профилировки mpiP (http://mpip.sourceforge.net/).
  18. Vetter J.S., McCracken M.O. Statistical scalability analysis of communication operations in distributed applications // Proc. of the 8th ACM SIGPLAN Symp. on Principles and Practice of Parallel Programming (PPOPP-2001). New York: ACM, 2001. 123-132.
  19. Антонов А.С. Параллельное программирование с использованием технологии MPI. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2004.