Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2011 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18035 |
Resumo: | The vascular segmentation is important in diagnosing vascular diseases like stroke and is hampered by noise in the image and very thin vessels that can pass unnoticed. One way to accomplish the segmentation is extracting the centerline of the vessel with height ridges, which uses the intensity as features for segmentation. This process can take from seconds to minutes, depending on the current technology employed. In order to accelerate the segmentation method proposed by Aylward [Aylward & Bullitt 2002] we have adapted it to run in parallel using CUDA architecture. The performance of the segmentation method running on GPU is compared to both the same method running on CPU and the original Aylward s method running also in CPU. The improvemente of the new method over the original one is twofold: the starting point for the segmentation process is not a single point in the blood vessel but a volume, thereby making it easier for the user to segment a region of interest, and; the overall gain method was 873 times faster running on GPU and 150 times more fast running on the CPU than the original CPU in Aylward |
id |
UFRN_fc4c2b5db71882c340b941bb184cb8ad |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/18035 |
network_acronym_str |
UFRN |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFRN |
repository_id_str |
|
spelling |
Ribeiro, ítalo Mendes da Silvahttp://lattes.cnpq.br/9204463813833604http://lattes.cnpq.br/4022950700003347Carvalho, Bruno Motta dehttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791070J6Farias, Ricardo Cordeiro dehttp://lattes.cnpq.br/9063837162469343Santos, Selan Rodrigues dos2014-12-17T15:47:58Z2012-02-232014-12-17T15:47:58Z2011-03-02RIBEIRO, ítalo Mendes da Silva. Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges. 2011. 96 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18035The vascular segmentation is important in diagnosing vascular diseases like stroke and is hampered by noise in the image and very thin vessels that can pass unnoticed. One way to accomplish the segmentation is extracting the centerline of the vessel with height ridges, which uses the intensity as features for segmentation. This process can take from seconds to minutes, depending on the current technology employed. In order to accelerate the segmentation method proposed by Aylward [Aylward & Bullitt 2002] we have adapted it to run in parallel using CUDA architecture. The performance of the segmentation method running on GPU is compared to both the same method running on CPU and the original Aylward s method running also in CPU. The improvemente of the new method over the original one is twofold: the starting point for the segmentation process is not a single point in the blood vessel but a volume, thereby making it easier for the user to segment a region of interest, and; the overall gain method was 873 times faster running on GPU and 150 times more fast running on the CPU than the original CPU in AylwardA 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 CPUCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Sistemas e ComputaçãoUFRNBRCiência da ComputaçãoComputação gráficaMedicinadiagnóstico por imagemSegmentação vascularvasos sanguíneosCenterlinesImagens medicasheight ridgesGPUArquitetura CUDAComputer graphicsMedicineDiagnostic imagingVascular segmentationBlood vesselsCenterlinesMedical imagesHeight ridgesGPUCUDACNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOParalelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridgesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALItaloMSR_DISSERT.pdfapplication/pdf4133389https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18035/1/ItaloMSR_DISSERT.pdf575496a3d8aa350df8e3e86992d9b27bMD51TEXTItaloMSR_DISSERT.pdf.txtItaloMSR_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain152273https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18035/6/ItaloMSR_DISSERT.pdf.txtcc8fbd0821ba30ec26b1e15c445dadf5MD56THUMBNAILItaloMSR_DISSERT.pdf.jpgItaloMSR_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3777https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18035/7/ItaloMSR_DISSERT.pdf.jpg8a66b8c62e0fc881f16172011539809bMD57123456789/180352017-11-04 10:38:53.346oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/18035Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-04T13:38:53Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges |
title |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges |
spellingShingle |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges Ribeiro, ítalo Mendes da Silva Computação gráfica Medicina diagnóstico por imagem Segmentação vascular vasos sanguíneos Centerlines Imagens medicas height ridges GPU Arquitetura CUDA Computer graphics Medicine Diagnostic imaging Vascular segmentation Blood vessels Centerlines Medical images Height ridges GPU CUDA CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
title_short |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges |
title_full |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges |
title_fullStr |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges |
title_full_unstemmed |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges |
title_sort |
Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges |
author |
Ribeiro, ítalo Mendes da Silva |
author_facet |
Ribeiro, ítalo Mendes da Silva |
author_role |
author |
dc.contributor.authorID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.authorLattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9204463813833604 |
dc.contributor.advisorID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.advisorLattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/4022950700003347 |
dc.contributor.referees1.pt_BR.fl_str_mv |
Carvalho, Bruno Motta de |
dc.contributor.referees1ID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees1Lattes.por.fl_str_mv |
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791070J6 |
dc.contributor.referees2.pt_BR.fl_str_mv |
Farias, Ricardo Cordeiro de |
dc.contributor.referees2ID.por.fl_str_mv |
|
dc.contributor.referees2Lattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/9063837162469343 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Ribeiro, ítalo Mendes da Silva |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Santos, Selan Rodrigues dos |
contributor_str_mv |
Santos, Selan Rodrigues dos |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Computação gráfica Medicina diagnóstico por imagem Segmentação vascular vasos sanguíneos Centerlines Imagens medicas height ridges GPU Arquitetura CUDA |
topic |
Computação gráfica Medicina diagnóstico por imagem Segmentação vascular vasos sanguíneos Centerlines Imagens medicas height ridges GPU Arquitetura CUDA Computer graphics Medicine Diagnostic imaging Vascular segmentation Blood vessels Centerlines Medical images Height ridges GPU CUDA CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
dc.subject.eng.fl_str_mv |
Computer graphics Medicine Diagnostic imaging Vascular segmentation Blood vessels Centerlines Medical images Height ridges GPU CUDA |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
description |
The vascular segmentation is important in diagnosing vascular diseases like stroke and is hampered by noise in the image and very thin vessels that can pass unnoticed. One way to accomplish the segmentation is extracting the centerline of the vessel with height ridges, which uses the intensity as features for segmentation. This process can take from seconds to minutes, depending on the current technology employed. In order to accelerate the segmentation method proposed by Aylward [Aylward & Bullitt 2002] we have adapted it to run in parallel using CUDA architecture. The performance of the segmentation method running on GPU is compared to both the same method running on CPU and the original Aylward s method running also in CPU. The improvemente of the new method over the original one is twofold: the starting point for the segmentation process is not a single point in the blood vessel but a volume, thereby making it easier for the user to segment a region of interest, and; the overall gain method was 873 times faster running on GPU and 150 times more fast running on the CPU than the original CPU in Aylward |
publishDate |
2011 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2011-03-02 |
dc.date.available.fl_str_mv |
2012-02-23 2014-12-17T15:47:58Z |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2014-12-17T15:47:58Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
RIBEIRO, ítalo Mendes da Silva. Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges. 2011. 96 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18035 |
identifier_str_mv |
RIBEIRO, ítalo Mendes da Silva. Paralelização em GPU da segmentação vascular com extração de Centerlines por Height Ridges. 2011. 96 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011. |
url |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18035 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFRN |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Ciência da Computação |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFRN instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) instacron:UFRN |
instname_str |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
instacron_str |
UFRN |
institution |
UFRN |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFRN |
collection |
Repositório Institucional da UFRN |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18035/1/ItaloMSR_DISSERT.pdf https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18035/6/ItaloMSR_DISSERT.pdf.txt https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18035/7/ItaloMSR_DISSERT.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
575496a3d8aa350df8e3e86992d9b27b cc8fbd0821ba30ec26b1e15c445dadf5 8a66b8c62e0fc881f16172011539809b |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802117675073142784 |