Paralelización de biomarcadores de perfusión a través de un modelo de cómputo en la nube

Abstract

[EN] Nowadays, biomarkers based on medical resonance imaging (MRI) are used in the Hospital Universitario y Politécnico de la Fe (HPULF) to support the diagnosis of different diseases. One of these biomarkers is focused o n the perfusion analysis modelling signal - time curves relative to contrast absorption. This biomarker allows evaluating the angiogenesis associated to tumour tissues. Currently, the computation time of this biomarker has a magnitude order of dozens of hour s. The aim of this paper is to show the benefits of using the Cloud architecture to this kind of algorithms in order to reduce de execution time

[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 el análisis de la perfusión (captación de contraste en el tejido) mediante el modelado de curvas de señal-tiempo relativa a la absorción del contraste. Esto permite evaluar la permeabilidad tisular, basándose en la forma de las curvas y el lavado del medio de contraste. Este biomarcador permite evaluar la angiogénesis asociada a tejidos tumorales, los cuales presentan una serie de características vasculares que los distinguen de los tejidos del organismo. El cómputo de dicho biomarcador tiene en la actualidad un coste del orden de magnitud de horas y está implementado en Matlab. En trabajo a realizar en este TFM va a consistir en el estudio y análisis de dicho biomarcador y proponer diferentes enfoques que exploten las características de elasticidad de la computación en la nube, con el objeto de rebajar el coste temporal utilizando recursos computacionales de nube pública o despliegues on-premise, realizando una inversión mínima para su puesta en marcha. Parte del trabajo, serán las implementaciones correspondientes y un estudio del coste temporal a través de un conjunto de casos reales.