Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges

dc.contributor.advisorSantos, Selan Rodrigues dospt_BR
dc.contributor.advisorIDpor
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4022950700003347por
dc.contributor.authorRibeiro, ítalo Mendes da Silvapt_BR
dc.contributor.authorIDpor
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/9204463813833604por
dc.contributor.referees1Carvalho, Bruno Motta dept_BR
dc.contributor.referees1IDpor
dc.contributor.referees1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791070J6por
dc.contributor.referees2Farias, Ricardo Cordeiro dept_BR
dc.contributor.referees2IDpor
dc.contributor.referees2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9063837162469343por
dc.date.accessioned2014-12-17T15:47:58Z
dc.date.available2012-02-23pt_BR
dc.date.available2014-12-17T15:47:58Z
dc.date.issued2011-03-02pt_BR
dc.description.abstractThe vascular segmentation is important in diagnosing vascular diseases like stroke and is hampered by noise in the image and very thin vessels that can pass unnoticed. One way to accomplish the segmentation is extracting the centerline of the vessel with height ridges, which uses the intensity as features for segmentation. This process can take from seconds to minutes, depending on the current technology employed. In order to accelerate the segmentation method proposed by Aylward [Aylward & Bullitt 2002] we have adapted it to run in parallel using CUDA architecture. The performance of the segmentation method running on GPU is compared to both the same method running on CPU and the original Aylward s method running also in CPU. The improvemente of the new method over the original one is twofold: the starting point for the segmentation process is not a single point in the blood vessel but a volume, thereby making it easier for the user to segment a region of interest, and; the overall gain method was 873 times faster running on GPU and 150 times more fast running on the CPU than the original CPU in Aylwardeng
dc.description.resumoA segmentação vascular é importante no diagnóstico de doenças como o acidente vascular cerebral e é dificultada por ruídos na imagem e vasos muito finos que não são vistos. Uma maneira de realizar a segmentação é extraindo a centerline do vaso com height ridges, que usa a intensidade como características para a segmentação. Este processo pode levar de segundos a minutos, dependendo da tecnologia atual empregada. O método é implementado em GPU, ou seja, é executado de maneira paralela em placa gráfica. O desempenho do método de segmentação executado em GPU é comparado com o mesmo método em CPU e o método original de Aylward em execução também na CPU. O melhoramento do novo método sobre o original é dupla. O ponto de partida para o processo de segmentação não é um único ponto no vaso sanguíneo, mas um volume, tornando assim mais fácil para o usuário a seleção de uma região de interesse, e, o ganho do método proposto foi 873 vezes mais rápido sendo executado em GPU e 150 vezes mais rápido sendo executado em CPU do que o original de Aylward em CPUpor
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.identifier.citationRIBEIRO, ítalo Mendes da Silva. Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges. 2011. 96 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18035
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentCiência da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFRNpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Sistemas e Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectComputação gráficapor
dc.subjectMedicinapor
dc.subjectdiagnóstico por imagempor
dc.subjectSegmentação vascularpor
dc.subjectvasos sanguíneospor
dc.subjectCenterlinespor
dc.subjectImagens medicaspor
dc.subjectheight ridgespor
dc.subjectGPUpor
dc.subjectArquitetura CUDApor
dc.subjectComputer graphicseng
dc.subjectMedicineeng
dc.subjectDiagnostic imagingeng
dc.subjectVascular segmentationeng
dc.subjectBlood vesselseng
dc.subjectCenterlineseng
dc.subjectMedical imageseng
dc.subjectHeight ridgeseng
dc.subjectGPUeng
dc.subjectCUDAeng
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpor
dc.titleParalelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridgespor
dc.typemasterThesispor

Arquivos

Pacote Original

Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
ItaloMSR_DISSERT.pdf
Tamanho:
3.94 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Carregando...
Imagem de Miniatura
Baixar