Η αξιοσημείωτη πρόοδος που παρατηρείται στην Ιατρική με την πάροδο των χρόνων σχετίζεται άμεσα με την ταχεία και ευρεία εξάπλωση της χρήσης των υπολογιστών στις επιστήμες υγείας (Ιατρική, Βιολογία, Βιοτεχνολογία). Οι πολύπλοκοι υπολογισμοί που απαιτούνται σε ερευνητικό και πειραματικό στάδιο καθιστούν τον τομέα της Ιατρικής άρρηκτα συνδεδεμένο με εκείνον της Πληροφορικής.
Ένα από τα φλέγοντα και ενδιαφέροντα ερευνητικά ζητήματα στον τομέα της Ιατρικής – συγκεκριμένα της νευρολογίας - είναι η λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Μια διαδεδομένη μέθοδος ανάλυσης της εγκεφαλικής δραστηριότητας τού ανθρώπου είναι η Λειτουργική Απεικόνιση Μαγνητικού Συντονισμού (fMRI). Είναι μη επεμβατική μέθοδος μέσω της οποίας μπορούμε να μελετήσουμε τις περιοχές του εγκεφάλου που ενεργοποιούνται κατά τη διάρκεια εκτέλεσης μιας ενέργειας (π.χ. ομιλία, παρατήρηση μιας εικόνας).
Στην εργασία μας ασχολούμαστε με την εφαρμογή αλγορίθμων Dictionary Learning και Factorization σε fMRI. Πιο συγκεκριμένα επικεντρωνόμαστε στους αλγορίθμους k-SVD, MM και PARAFAC2. Στόχος μας είναι η επιτάχυνση των παραπάνω αλγορίθμων μέσω της χρήσης κάρτας γραφικών, η οποία παρέχει τη δυνατότητα πολλαπλών παράλληλων πράξεων πάνω σε ογκώδη δεδομένα. Τα πειράματα μας διενεργήθηκαν με χρήση CUDA και Matlab.The remarkable progress observed in medicine over the years is related to the rapid and widespread deployment of computer use in health sciences (Medicine, Biology, Biotechnology). The complex calculations required at the research and experimental stages make the field of medicine inextricably linked to that of computer technology.
One of the burning and interesting research issues in the medical field is the function of the human brain. A widespread method of analyzing human brain activity is functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). It is a non-invasive method through which we can study the brain regions that are activated during the performance of an activity (for example speech, observation of an image).
In our thesis we deal with the implementation of Dictionary Learning and Factorization algorithms in fMRI. Specifically, we focus on k-SVD, MM and PARAFAC2 algorithms. Our goal is to accelerate the above algorithms through the use of GPU, which offers the capability of multiple parallel operations over big data. Our experiments were conducted using CUDA and Matlab
