In biological research, optical sectioning microscopy is widely used to observe the 3D structures of biological cells and tissues. However, the measured sectioning images are obscured by the out-of-focus information. To reduce such out-of-focus interference, it is necessary to implement a deconvolution method. Therefore, we employed iterative coordinate descent(ICD) algorithm which is based on updating of the pixel to optimize the statistical cost function iteratively. Even if the ICD method has rapidly convergent characteristic, the data complexity and the computational cost remain as limiting factors. To overcome this limitation, we apply a parallelized computing process occur in GPU hardware, known as general purpose computing on graphic processing units(GPGPU). In this thesis, we focus on implementation of the ICD algorithm based on the GPU architecture. From simulation data, we verify the performance by testing several realization of the proposed algorithm.
생물학 분야에서 optical sectioning miroscopy는 세포 및 조직의 3차원구조를 관찰하는데 가장 널리 사용되는 방법이다. 그렇지만 측정된 각 부분 영상들은 빛의 아웃포커스에 의한 영향으로 흐려지게 나타난다. 이러한 아웃포커스 간섭에 의한 영향을 줄이기 위해서는, deconvolution 알고리즘을 구현하는 것이 필요하다. 그동안 다양한 deconvolution 알고리즘들이 개발되어 왔지만, 본 연구에서는 Iterative coordinate descent(ICD) 알고리즘을 이용하기로 한다. ICD 알고리즘은 통계적인 비용함수를 최적화시키는 영상의 값을 찾아 반복적으로 업데이트하는 방법으로, 각 픽셀마다 업데이트 값을 찾아낸다. ICD 알고리즘은 다른 통계적 알고리즘과 비교해 빠르게 수렴하는 특성을 가지지만, 커다란 영상에 대한 계산량과 연산 시간은 제한 요소가 될 수 있다. 이를 해결하기 위해, 최근 발전된 GPU 기술을 이용한 GPU 병렬컴퓨팅 방법을 사용하여 기존에 시간이 오래 걸리던 영상에 대한 ICD 알고리즘을 가속화하였다. 다양한 방법을 통해 최적화된 GPU 기반 ICD를 구현하는데 연구의 중점을 두었다. 2차원 및 3차원 시뮬레이션 데이터를 통해, 구현된 GPU기반 ICD 알고리즘이 효과적으로 작동하며 뛰어난 연산 속도를 가짐을 볼 수 있었다.