Componente mediador para computação GPU de imagens médicas no 3D SLICER

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Duarte, Alexandre Freitas
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: 3D SLICER; Computação paralela; GPGPU; GPU; Medical image processing; OPENCL; Paralel computing; Processamento de imagens médicas
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-08022019-195456/

O desenvolvimento e a utilização de ambientes computacionais como na área de processamento e gerenciamento de imagens, aliados à evolução das novas tecnologias, têm contribuído significativamente para o avanço da prática médica, e sendo cada vez mais frequentes e necessários na rotina de inúmeros procedimentos médicos que utilizam exames de imagem. Durante a última década, o interesse no uso de unidades de processamento gráfico (GPUs) para aplicações de propósito em geral (GPGPU) aumentou. Conjuntamente com o crescente uso de GPUs, ocorre o surgimento de novas tecnologias de desenvolvimento, que facilitam a computação paralela em GPU para os desenvolvedores. Mesmo assim, a capacidade de criação de aplicações GPGPU de alto desempenho, que utilizam a capacidade total do hardware GPU e seus benefícios, exige um domínio de software e hardware muito elevado. A fim de resolver a computação intensiva presente em inúmeros métodos de processamento de imagem médicas, neste contexto, o objetivo principal deste trabalho é propor e desenvolver um componente mediador para a computação GPU, este integrado ao software 3D SLICER. Com isso, espera-se que o componente proporcione aos pesquisadores ganhos em suas aplicações em relação ao tempo de execução, o projeto também será uma base e auxílio para as novas propostas de trabalhos que seguirem a mesma linha de pesquisa. Na validação deste trabalho um estudo experimental foi realizado, no qual alguns métodos de processamento de imagens foram selecionados e modificados para o uso da computação paralela em GPUs, seus tempos de execução foram avaliados e comparados. Por fim, os resultados demonstraram que o uso do componente mediador em um contexto experimental pode proporcionar ganhos altos no tempo de execução para alguns métodos alcançando tempos de até 40x mais rápido que o método sequencial, em contrapartida um dos métodos teve um ganho menos expressivo atingindo apenas 4x vezes desse aumento de tempo.