17/11/2014 - Die medizinische 3D-Bildverarbeitung wird auf dem CITius beschleunigt

Menéame

Gemeinsame medizinische Tests, wie Magnetresonanzresonanz oder Computertomographien, sind nur einige Beispiele für, was Technologie, insbesondere medizinische Bildgebungstechniken, tragen sie täglich zum Gesundheitswesen bei. Die Entwicklung dieser Diagnosewerkzeuge hat den Angehörigen der Gesundheitsberufe wertvolle Informationen in Form von Daten zur Verfügung gestellt, die so effizient wie möglich verarbeitet werden müssen, um eine optimale Darstellung der Ergebnisse in Echtzeit zu ermöglichen.

Der Forscher des CITIUS Julian Lamas, die nach der Verteidigung ihrer Dissertation im Zentrum den Grad des Doktors erlangt hat, hat in dieser Arbeit ihren Ansatz zur Problematik der dreidimensionalen medizinischen Bildverarbeitung (3D) vorgestellt und erklärt, welche verschiedenen Techniken sie angewandt hat, um die Leistungsfähigkeit der in der Forschung verwendeten Algorithmen - d. h. der Gesamtheit der mathematischen Operationen, die während des gesamten Prozesses durchgeführt werden - zu maximieren. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, die Effizienz einiger dieser Algorithmen mit mehr als 50 zu multiplizieren, was es ermöglicht, kostspielige Computer-Anzeige- und Diagnoseprozesse in den Krankenhauszentren selbst durch kostengünstige Hardware - insbesondere Grafikkarten oder Graphics Processing Units (GPUs) -

Schnellere und weniger invasive Medizin

Die 2D- und 3D-Bildverarbeitung hat sich als Schlüsselfaktor für den Fortschritt der modernen Medizin erwiesen, aber ihre Komplexität macht die Entwicklung von Strategien unerlässlich, die es ermöglichen, viele der Herausforderungen zu bewältigen, die derzeit gestellt werden, wie etwa minimal invasive Chirurgie oder Diagnosesysteme über das Bild; das Hauptproblem dieser Systeme besteht heute darin, dass sie auf sehr kostspieligen Algorithmen auf Computerebene basieren und daher in vielen Fällen nicht in Echtzeit verwendet werden können.

Die These von Julian Lamas, die die höchste akademische Note (vorragend Cum Laude) erhalten hat, wird zur Entwicklung neuer Systeme für die Echtzeit-Medizinaufnahme von Infrastrukturen für den täglichen Gebrauch beitragen, wie etwa GPUs, wodurch die Kosten gesenkt werden und eine wesentlich größere Zahl von Nutzern Zugang zu solchen medizinischen Tests erhält.

Berechnung verteilen und Ergebnisse bündeln

Die Arbeiten konzentrierten sich auf die Aufgaben von Segmentierung (zum Beispiel zur Identifizierung von Organen und Geweben oder zum Nachweis von Krebsknötchen) und Anzeige, um Spezialisten die Möglichkeit zu geben, die verschiedenen Arten von medizinischen Bild ohne Wartezeiten zu konsultieren. Im ersten Fall hat die These gezeigt, dass es möglich ist, die Effizienz des Prozesses um mehr als 50 zu multiplizieren, während die Visualisierungsaufgaben ihre Effizienz um das 5- bis 12fache erhöhen.

Eine der wichtigsten Strategien bestand in der Entwicklung des Operators Hlaingdivide und fusiona Hlaing, der es ermöglicht, die Arbeit auf alle in der GPU verfügbaren Prozessoren aufzuteilen und anschließend die Ergebnisse zu fusionieren. Darüber hinaus wurden auch neue Möglichkeiten zur Anzeige komprimierter Informationen entwickelt, da GPUs nicht immer über genügend Speicher verfügen, um in ihrem ursprünglichen Format mit medizinischem Bild zu arbeiten; ein Beitrag, der, wie der Autor sagte, sehr wichtige Änderungen an den Originalalgorithmen zur Folge hatte.

Die Ergebnisse dieser Forschung werden den Diagnosesystemen, die derzeit von Angehörigen der Gesundheitsberufe eingesetzt werden, einen Mehrwert bringen, wie die Tatsache zeigt, dass einige der in der These entwickelten Lösungen bereits in die AMIRA, eine kommerzielle Software-Plattform für die medizinische Bildgebung Marktführer.

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CITUS

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