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

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Title: 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
Authors: Fernández Toapanta, Anabely Stefania
Advisor: Ramírez Montalvan, Washington Arsenio
Abstract: The problem is based on the reduction of times in the execution of processes that have a large amount of calculation, such as the pre-processing of medical images to which segmentation with the Watershed technique is also carried out, and to reduce the over-segmentation that has this technique applied post-processing using Histogram Specification. In order to reduce the calculation time, OpenMP was used. This prototype is developed in Jade-Leap for him to send images from the main container to the mobile device, the mobile application is developed in C++. It was obtained as a result that of the global average of Watershed segments with pre-processing is 53% and 47% for Watershed with post-processing. For parallel processes, 57.8% of the total average execution of the application is for the CPU and 42.2% corresponds to the GPU. For the first scenario, 90% of CPU time was used, the second scenario used 15% of CPU time. That is, there was a 75% improvement comparing the two scenarios.
Translated 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.
Keywords: INGENIERÍA DE SISTEMAS
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
TELÉFONO CELULAR
CONTROL AUTOMÁTICO
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
SALUD
CIRCUITOS INTEGRADOS
COMPUTADORES
Issue Date: Aug-2019
URI: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/17660
Language: spa
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