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

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

02/03/2011

RESUMO

A 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 CPU

ASSUNTO(S)

computação gráfica medicina diagnóstico por imagem segmentação vascular vasos sanguíneos centerlines imagens medicas height ridges gpu arquitetura cuda sistemas de computacao computer graphics medicine diagnostic imaging vascular segmentation blood vessels centerlines medical images height ridges gpu cuda

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