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Análisis de diferentes enfoques paralelos para la optimización de Biomarcadores basados en técnicas de difusión por Resonancia Magnética

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Análisis de diferentes enfoques paralelos para la optimización de Biomarcadores basados en técnicas de difusión por Resonancia Magnética

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dc.contributor.advisor Blanquer Espert, Ignacio es_ES
dc.contributor.advisor Segrelles Quilis, José Damián es_ES
dc.contributor.author Borreguero Torró, Ferrán es_ES
dc.date.accessioned 2016-12-20T07:25:25Z
dc.date.available 2016-12-20T07:25:25Z
dc.date.created 2016-09-30
dc.date.issued 2016-12-20 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/75405
dc.description.abstract [EN] Abstract Di usion Weighted Image (DWI) method is non invasive procedure which plays an important role in the diagnosis of ischemic strokes or acute strokes among others. In clinical practice where DWI methods are applied, Matlab is used as a development tool for his outof box performance and fast prototyping. However, the process of each image may require several hours. In this project, three di erent alternatives to speedup the process are exposed, namely C, OpenMP and GPU-Cuda. The most promising results are achieved with the GPU approach which reduces the overall time to seconds with an speedup of 700 with respect to Matlab. es_ES
dc.description.abstract [ES] Actualmente, en el hospital Universitario y Politécnico de la Fe (HPULF) se utilizan en la práctica clínica biomarcadores basados en Imagen médica para apoyar en el diagnóstico de diferentes enfermedades. Uno de estos biomarcadores se basa en una técnica de difusión por Resonancia Magnética, la cual permite evaluar de manera cuantitativa el movimiento de las moléculas de agua en los tejidos. Una de las características más relevantes de las imágenes de difusión es su alta sensibilidad para detectar las lesiones tumorales y cuantificar la agresividad de los mismos. Actualmente, el cálculo de dicho biomarcador se realiza mediante un programa implementado en Matlab. Debido a su alto coste temporal (del orden de horas de ejecución), pese a su alta relevancia diagnóstica, no es posible utilizarlo de una forma más habitual en la práctica clínica. El trabajo a realizar en este TFM consistirá en el estudio y análisis de los algoritmos que calculan dicho biomarcador y proponer diferentes enfoques de programación paralela que exploten las características de los procesadores de multithreading actuales (tanto GPUs mediante CUDA como CPUs convencionales mediante OPENMP). Estos recursos se pueden integrar realizando una inversión mínima para su puesta en marcha, o incluso ya están disponibles en la infraestructura del propio hospital. Parte del trabajo, serán las implementaciones correspondientes a cada enfoque propuesto y un estudio de su coste temporal a través de un conjunto de casos reales. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Cloud es_ES
dc.subject Biomarcador es_ES
dc.subject GPUs es_ES
dc.subject OPENMP es_ES
dc.subject CUDA es_ES
dc.subject.classification CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Computación Paralela y Distribuida-Màster Universitari en Computació Paral·Lela i Distribuïda es_ES
dc.title Análisis de diferentes enfoques paralelos para la optimización de Biomarcadores basados en técnicas de difusión por Resonancia Magnética es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Borreguero Torró, F. (2016). Análisis de diferentes enfoques paralelos para la optimización de Biomarcadores basados en técnicas de difusión por Resonancia Magnética. http://hdl.handle.net/10251/75405 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\49218 es_ES


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