Construcción de un prototipo de agentes para dispositivos móviles que permita segmentar imágenes médicas y realizar procesos paralelos multicore utilizando CPU’s y GPU’s

Abstract:

El problema se basa en la reducción de tiempos en la ejecución de procesos que tienen gran cantidad de cálculo, como es el pre-procesamiento de imágenes médicas a las cuales también se realiza segmentación con la técnica de Watershed, y para reducir la sobre segmentación que tiene esta técnica de aplica post-procesamiento utilizando Histograma de Especificación. Para poder reducir el tiempo de cálculo se utilizó OpenMP. Este prototipo está desarrollado en Jade-Leap para él envió de imágenes desde el contenedor principal a el dispositivo móvil, la aplicación móvil está desarrollada en C++. Se obtuvo como resultado que del promedio global de segmentos de Watershed con pre-procesamiento es de 53% y 47% para Watershed con post-procesamiento. Para procesos en paralelo el 57.8% del promedio total de ejecución de la aplicación es para la CPU y el 42.2% corresponde a las GPU. Para el primer escenario se utilizó un 90% de tiempo de CPU, el segundo escenario utilizo el 15% de tiempo de CPU. Es decir, hubo una mejora de 75% comparando los dos escenarios.

Año de publicación:

2019

Keywords:

• Teléfono celular
• CONTROL AUTOMÁTICO
• Computadores
• Procesamiento de imágenes
• INGENIERÍA DE SISTEMAS
• Salud
• CIRCUITOS INTEGRADOS
• Inteligencia Artificial

Fuente:

rraae