Procesamiento paralelo de datos multidimensionales en la segmentación de imágenes cerebrales de resonancia magnética

Fecha: 26 de junio de 2014 a las 11:40 hrs.
Lugar: T-223
Presenta: Juan Manuel Guzmán Salas
Afiliación: Alumno de doctorado PCyTI
Asesora: Dra. Graciela Román Alonso

Resumen: Los sistemas tanto para el cómputo como para el manejo de información, son cada vez más grandes y complejos trayendo consigo una demanda computacional mayor. Manejar dichos requerimientos de cómputo puede ser limitado si se cuenta con equipos de cómputo secuenciales, pese a su incremento en velocidad en los últimos años. Una alternativa para poder mejorar dichas limitantes se puede encontrar en el cómputo paralelo. Es por ello que el cómputo paralelo no debería hacerse a un lado como una opción adecuada para la aceleración de procesos. Pese a que la aparición de los GPUs originalmente estaba enfocada a la mejora de aplicaciones gráficas, su demanda llevó a su mejora y evolución tanto en la parte gráfica como para la programación de uso general. Su avance
benefició ampliamente a las aplicaciones científicas, ya que por la gran cantidad de núcleos que trabajan sobre múltiples datos, los han hecho ideales para ciertas aplicaciones como el procesamiento de imágenes. La segmentación de imágenes médicas juega un papel importante en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Es de gran importancia obtener una segmentación con tiempo de respuesta rápida que garantice una información lo más exacta posible y con ello pueden requerir una gran demanda computacional, se ha propuesto soluciones de las cuales gran parte de ellas se implementan teniendo en mente la idea de algoritmos secuenciales. Es importante poder aprovechar una posible implementación paralela que nos lleve a desarrollos tanto de mejor calidad como de mayor velocidad.

Optimización de mecanismos para la difusión de información en redes vehiculares
Diseño de zonas geográficas mediante algoritmos multiobjetivos heurísticos

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