MODELO DE PARALELISMO PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS MÃ?DICAS
Resumo
ResumoEm geral, processamento de imagens exige um alto poder de processamento. Quando se trata de imagens médicas, esta questão é ainda mais realçada, visto que esta classe de imagens não pode permitir armazenamento com perdas de dados e, muitas vezes, exige precisão na sua aquisição. Essa precisão gera um conjunto ainda maior de dados, o que prejudica a avaliação da mesma, dada a demora em se efetuar a passagem de algum filtro, seja para suavização, atenuação ou outro. A computação paralela e distribuÃda, viabilizada por sistemas distribuÃdos e bibliotecas de passagem de mensagens, pode oferecer a potência computacional adequada a este tipo de aplicação. Nesse projeto são implementadas técnicas de processamento de imagens de forma seqüencial e paralela, utilizando a linguagem de programação Java juntamente com a API JAI (Java Advanced Imaging) e a biblioteca de troca de mensagens mpiJava. Após essa implementação, é construÃda uma base de comparação entre a aplicação seqüencial e a paralela, a fim de avaliar o ganho com o paralelismo. Pretende-se, assim, obter um estudo que defina requisitos e subsÃdios para a aplicação da computação paralela e distribuÃda no processamento de imagens médicas.
Palavras-chave: Computação Paralela. Processamento de Imagens. Sistemas DistribuÃdos. Imagens Médicas. mpiJava.
Abstract
Image processing demands a high capacity processing. In medical images, this question is still more enhanced, since this class of images can not allow storage with losses of data and, many times, still demands precision in its acquisition. This situation can generate a bigger set of data, which harms the evaluation of the same one, given the delay in effecting the passing of some filter, either for suavization, attenuation or another one. The parallel and distributed computing, made possible by distributed systems and message passing libraries, it can offer the adequate computational power to this application. In this project, images processing techniques are implemented in sequential and parallel form, using the Java programming language together with API JAI (Java Advanced Imaging) and the mpiJava message passing library. After this implementation, a comparison base is formed between the sequential and parallel aplication to evaluate the profit with the parallelism. It is intended to get a study that defines requirements and subsidies for the application of the parallel and distributed computing in the medical images processing.
Keywords: Parallel Computing. Image Processing. Distributed Systems. Medical Images. mpiJava.
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