Efficient parallelization on GPU of an image smoothing method based on a variational model

Medical imaging is fundamental for improvements in diagnostic accuracy. However, noise frequently corrupts the images acquired, and this can lead to erroneous diagnoses. Fortunately, image preprocessing algorithms can enhance corrupted images, particularly in noise smoothing and removal. In the medical field, time is always a very critical factor, and so there is a need for implementations which are fast and, if possible, in real time. This study presents and discusses an implementation of a highly efficient algorithm for image noise smoothing based on general purpose computing on graphics processing units techniques. The use of these techniques facilitates the quick and efficient smoothing of images corrupted by noise, even when performed on large-dimensional data sets. This is particularly relevant since GPU cards are becoming more affordable, powerful and common in medical environments

A selective denoising method to remove speckle noise

Speckle noise strongly affects the images acquired by ultrasound scans and reduces the efficiency of computational methods to extract and understand the features presented in the images. Trying to overcome this problem, a selective denoising method is proposed based on average filtering and on the radiation intensity associated to the input image pixels. Experimental tests were done using a set of simulated ultrasound images and a real ultrasound image sequence, and their statistical analysis confirmed that the proposed method has good ability to reduce speckle noise in ultrasound images

Caracterização de lesões de pele em imagens digitais a partir da máquina de vetor de suporte

Este trabalho apresenta um método para a caracterização das lesões de pele, a partir das características da regra ABCD (assimetria, borda, cor e diâmetro) e análise de textura. As características ABCD são obtidas de acordo com o dermatologista e a textura das imagens é definida pela sua dimensão fractal, por meio do método box-counting. As características de assimetria e textura extraídas das imagens são utilizadas como entradas para o classificador SVM (Máquina de Vetor de Suporte), que é uma técnica baseada em aprendizado estatístico, utilizada para o reconhecimento de padrões em imagens. O SVM classifica a assimetria das lesões em simétrica ou assimétrica e a textura das lesões em lisa ou rugosa. Todas as informações referentes as características extraídas da lesão são passadas ao dermatologista com o intuito de auxiliá-lo no diagnóstico

Detecção de bordas em imagens de ressonância magnética por meio de processamento de imagenscom algoritmos genéticos

A detecção de bordas em imagens digitais é uma etapa importante do processamento e análise de imagens, pois permite a localização dos objectos presentes nas mesmas, bem como a extracção de características importantes para o seu reconhecimento, tais como rugosidade da borda e dimensões e forma do objecto. Na tentativa de obter resultados mais precisos, viários métodos de detecção de bordas têm sido propostos. Neste trabalho, aborda-se a aplicação de algoritmos genéticos para detectar bordas de regiões anormais em imagens de ressonância magnética, com o objectivo de auxiliar no diagnóstico de tumores cerebrais. Os algoritmos genéticos são métodos de busca e optimização baseados na evolução dos seres vivos proposta por Charles Darwin, que declarou que os seres vivos adaptados ao seu ambiente são os que possuem maiores chances de sobreviver e gerar descendência. Estes algoritmos possuem duas estruturas básicas (genes e cromossomos) e três operações (selecção, cruzamento e mutação). Para ser aplicado em processamento de imagens, cada pixel é considerado um gene e os cromossomos um grupo de genes, ou seja, uma região com um determinado número de pixels. Os resultados obtidos neste trabalho mostraram-se animadores na detecção de tumores cerebrais de difícil diagnóstico visual, melhorando a visualização do mesmo pelo especialista médico

Método de suavização de imagem baseado num modelo variacional paralelizado em arquitetura CUDA

O aumento constante da velocidade de cálculo dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associado ao aumento dos recursos computacionais, tem-se presenciado um aumento no emprego de técnicas de computação paralela, no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento das arquiteturas multiprocessador. No entanto, o custo financeiro para aquisição de hardware para computação paralela não é baixo, implicando assim aa busca de alternativas. A arquitetura GPGPU (General Purpose Computing on Graphics Processing Unit), torna-se uma opção de baixo custo sem comprometer o poder de processamento necessário. Neste trabalho, esta arquitetura é empregada na paralelização de um método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, aplicado em sequências de imagens de ultra-sonografia. Os resultados obtidos são promissores, permitindo um ganho de tempo computacional considerável

Caracterização de textura em imagens de lesões de pele por máquina de vetor de suporte

Due to the increased incidence of skin cancer, computational methods using intelligent systems have been developed to aid dermatologists in the diagnosis of skin lesions. This paper proposes a method to classify the texture, considering that it is an important feature in identification of lesions. For this is defined a feature vector with the fractal dimension of images through the box-counting method (BCM), which were used by SVM to classify the texture of the lesions in non-irregular or irregular, where it obtained 72.84% of accuracy

Classificação de assimetria em lesões de pele por meio de imagens usando máquina de vetor de suporte

The increased occurrence of cancer cases over the years and the importance of prevention work motivated the development of this work. It aim is help the dermatologist in the diagnosis of skin lesions, providing information about the characteristics of asymmetry of ABCD rule (Asymmetry, Edge, Color and Diameter), widely used in the initial examination to determine if a lesion is malignant or no. To do so, are extracted from scanned images of the asymmetric features of the lesion, and classified as symmetrical or asymmetrical, through a Support Vector Machine (SVM). This process is used an anisotropic diffusion filter to soften the image and the model of active contour without edge (Chan-vese) to segment them. Thus, allows to define the contour of the lesion so that can be extracted their characteristics of asymmetry, used as input in the smart classifier

Search for new physics with dijet angular distributions in proton-proton collisions at root S = 13 TeV

Peer reviewe