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    Supercomputación gráfica aplicada al análisis de imágenes cerebrales con niftyreg

    • Autor
      Álvarez González, Francisco Nurudín
    • Director/es
      Ujaldon-Martínez, ManuelAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2016-05-19
    • Departamento
      Arquitectura de Computadores
    • Palabras clave
      Ingeniería biomédica; Computación de altas prestaciones; Diagnóstico por imagen; Superordenadores; Grado en Ingeniería Informática - Trabajos Fin de Grado; Informática - Trabajos Fin de Grado
    • Resumen
      Abstract: Medical image processing in general and brain image processing in particular are computationally intensive tasks. Luckily, their use can be liberalized by means of techniques such as GPU programming. In this article we study NiftyReg, a brain image processing library with a GPU implementation using CUDA, and analyse different possible ways of further optimising the existing codes. We will focus on fully using the memory hierarchy and on exploiting the computational power of the CPU. The ideas that lead us towards the different attempts to change and optimize the code will be shown as hypotheses, which we will then test empirically using the results obtained from running the application. Finally, for each set of related optimizations we will study the validity of the obtained results in terms of both performance and the accuracy of the resulting images.
    • URI
      http://hdl.handle.net/10630/11431
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    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
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