Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

  cambiar a curso:   2017-18   2019-20



Grado en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE GRADO
curso: 2018-19

Procesamiento de imagen médica mediante GPUs


Tecnologías Específicas

Ingeniería de Computadores
Tecnologías de la Información
 


Descripcion y Objetivos

El diagnóstico por imágenes permite a los médicos observar el cuerpo en busca de indicios sobre una determinada condición médica. Existen múltiples aparatos y técnicas que permiten generar imágenes de diversas estructuras y actividades dentro del cuerpo. En muchos casos es posible disponer de imágenes de alta calidad, lo cual puede ayudar a obtener mayor precisión en el diagnóstico. Sin embargo, el estudio de dichas imágenes puede en ocasiones resultar más complejo y lento. En otro casos se puede obtener una gran cantidad de imágenes, debido a la necesidad de estudiar la evolución en el tiempo de una determinada patología. Estas, y otras situaciones, pueden requerir un procesamiento de las imágenes mediante sistemas de computación, bien para acortar los tiempos de análisis, bien porque el volumen de información así lo requiere. En estos casos, el uso de plataformas que incorporan aceleradores ofrece excelentes prestaciones para conseguir ese objetivo.

Los procesadores gráficos (GPUs) actúan como aceleradores en plataformas que combinan CPU y GPU, y permiten alcanzar altos niveles de rendimiento. Para acelerar cualquier aplicación es necesario que ésta implique procesamiento de los datos con elevado grado de independencia. Esto es precisamente lo que ocurre con buena parte de las aplicaciones de procesamiento de imágenes. Las operaciones que deben realizarse sobre píxeles individuales o grupos de éstos pueden en ocasiones ser realizadas de forma concurrente, reduciendo así el tiempo total de procesamiento.

Existen diferentes herramientas de libre acceso para realizar ciertas operaciones sobre imágenes en general. Es interesante conocerlas con cierto detalle para evaluar en qué medida pueden ser usadas para el tratamiento de imagen médica, y de esta forma evitar realizar nuevas aplicaciones.

El objetivo de este trabajo fin de grado es realizar un estudio detallado sobre las herramientas software disponibles para el procesamiento de imágenes para ayudar en el diagnóstico médico.

 


Metodología y Competencias

El trabajo se desarrollará de acuerdo a la siguiente metodología:

- Revisión del estado del arte sobre herramientas disponibles para procesamiento de imágenes.

- Selección de las que mejores prestaciones alcancen.

- Estudio detallado de la funcionalidad que ofrecen.

- Aplicación a un caso real.

 

Las competencias que se aplican en el caso de la Tecnología de Ingeniería de Computadores son:

[IC3] Capacidad de analizar y evaluar arquitecturas de computadores, incluyendo plataformas paralelas y distribuidas, así como desarrollar y optimizar software para las mismas.

[IC7] Capacidad para analizar, evaluar, seleccionar y configurar plataformas hardware para el desarrollo y ejecución de aplicaciones y servicios informáticos.

 

En el caso de la Tecnología de la Información, la competencia TI2 se aplica

a buena parte de las tareas a desarrollar:

[TI2] Capacidad para seleccionar, diseñar, desplegar, integrar, evaluar, construir, gestionar, explotar y mantener las tecnologías de hardware, software y redes, dentro de los parámetros de coste y calidad adecuados.

 

 


Medios a utilizar

Los recursos necesarios para la realización de este trabajo son básicamente:

- Servidor con arquitectura heterogénea CPU-GPU de última generación. Disponible en el centro y con acceso libre para los alumnos.

- Librerías, entornos de desarrollo y aplicaciones de procesamiento de imágenes.

 

 


Bibliografía

- Manuales de las herramientas software a utilizar.

- Manuales de programación de CUDA.

- Documentación sobre la arquitectura de las GPUs de NVIDIA.

 

 


Tutores


CAZORLA LÓPEZ, DIEGO
SÁNCHEZ GARCÍA, JOSÉ LUIS
 

Alumno


MOROTE RODRÍGUEZ, JUAN MANUEL

 

 

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Curso: 2018-19
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