Propuesta de un Sistema Paralelo para el Procesamiento de Datos Multidimensionales en la Segmentación de Imágenes Cerebrales de Resonancia Magnética

Fecha: 11 de febrero de 2016 a las 11:35 hrs.
LugarT-223
PresentaJosé Manuel Guzmán Salas
Afiliación: Alumno de doctorado PCyTI
AsesoraDra. Graciela Román Alonso

Resumen: El desarrollo tecnológico de las últimas décadas ha permitido la generación de imágenes médicas que de otra forma serían invisibles a simple vista, además que, con el incremento en resolución y cantidad de imágenes, se ha hecho necesario el uso de sistemas automáticos que ayuden con el procesamiento y análisis de las mismas. En específico, los algoritmos para la separación e identificación de clases, se conocen como algoritmos de segmentación. Obtener una segmentación rápida, que garantice una información lo más exacta posible es de vital importancia para muchas áreas de la ciencia. Para aumentar la velocidad de respuesta, además de mejorar los procedimientos de segmentación, se puede aprovechar la velocidad de procesamiento que ofrece el cómputo paralelo.

Para el presente trabajo, se han estudiado algunas arquitecturas paralelas, y se propone una arquitectura híbrida de CPU-GPU, que ayude en el proceso de segmentación de imágenes de resonancia magnética cerebrales basado en el método de Corrimiento de Media, ofreciendo con esto, un soporte para el apoyo en el diagnóstico, la planeación de cirugías y tratamientos, debido a que permite que los médicos obtengan información vital observando el interior del cerebro humano de una forma no invasiva. Debido a que algunas partes de su proceso se pueden calcular de manera simultánea e independiente, el método referido es claramente un candidato idóneo para una implementación paralela, logrando con esto, la aceleración en su ejecución sin perder con ello, exactitud en sus resultados.

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