Técnicas para la segmentación y visualización eficiente de imagen médica 3D: explotando la arquitectura de la GPU

dc.contributor.advisorArgüello Pedreira, Francisco
dc.contributor.advisorBlanco Heras, Dora
dc.contributor.authorLamas Rodríguez, Julián
dc.contributor.otherUniversidade de Santiago de Compostela. E.T.S. de Enxeñaría. Departamento de Electrónica e Computación
dc.date.accessioned2014-11-05T11:45:32Z
dc.date.available2014-11-05T11:45:32Z
dc.date.issued2014-11-05
dc.description.abstractEl objetivo del trabajo realizado en esta Tesis de Doctorado es proponer soluciones eficientes para el procesado de imagen médica en tarjetas gráficas (GPU). En particular, el trabajo se ha centrado en las tareas de segmentación y visualización. Ambas tareas son bastante amplias, y en la literatura es posible encontrar multitud de soluciones diferentes para cada una de ellas. Es por esto que hemos seleccionado una serie de algoritmos cuya efectividad ya está demostrada y hemos aplicado diversas de técnicas para implementarlos en GPU tratando de maximizar el rendimiento.gl
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10347/11768
dc.language.isospagl
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dc.rights.accessRightsopen accessgl
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.gl
dc.subjectGPUgl
dc.subjectCUDAgl
dc.subjectImagen médicagl
dc.subjectSegmentacióngl
dc.subjectVisualizacióngl
dc.subject.classificationMaterias::Investigación::12 Matemáticas::1203 Ciencia de los ordenadores::120302 Lenguajes algorítmicosgl
dc.titleTécnicas para la segmentación y visualización eficiente de imagen médica 3D: explotando la arquitectura de la GPUgl
dc.typedoctoral thesisgl
dspace.entity.typePublication
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