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Segmentando e Classificando Informações a partir de Imagens Médicas com Alto Desempenho utilizando Algoritmos Genéticos e Quadtrees

Frederico C. da SilvaAdenauer Corrêa YaminAndré Rauber Du BoisAndré L S de MoraesMarilton Sanchotene de AguiarRodrigo Santos de Souza

A utilização de imagens digitais em ciências biológicas, mais precisamente emmedicina, tem propiciado grande avanço tanto na precisão de diagnósticos como nadocumentação de experimentos médicos.Este trabalho tem o objetivo de desenvolver um framework baseado emAlgoritmos Genéticos que contempla um ambiente para gerência da execução deaplicações paralelizáveis denominado iPar. O processamento se vale de uma estruturade dados quadtree a fim de particionar o espaço bidimensional correspondente aimagem médica em quadrantes. Os quadrantes produzidos constituem a carga a serdistribuída entre os processadores e ocorrem de forma recursiva até que seja atingidoum dos critérios de parada, a saber:o quando a média de valores extraídos dos pixels é muito baixa ou muito alta,consideramos que a necrose foi detectada ou não detectada, respectivamente;o quando a média dos valores extraídos dos pixels é intermediária e o tamanho daimagem se torna pequeno demais para avaliação paralela (controle dagranulosidade), consideramos necrose não detectada.O menor tamanho imagem factível de ser explorada paralelamente estáassociada à granulosidade mínima que pode ser praticada em função da arquiteturautilizada.A relevância do projeto está na integração dos efeitos mais precoces possíveis deuma droga antioxidante e oxigenação hiperbárica sobre a cicatrização e na possibilidadede fazer predições de comportamento conforme o padrão apresentado pela necrose [3].

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/erad-rs/2008/0026.pdf

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