Aceleración de algoritmos para imágenes hiperespectrales con OpenCL

En el presente trabajo se propone dar solución a uno de los problemas principales surgido en el campo del análisis de imágenes hiperespectrales. En las últimas décadas este campo está siendo muy activo, por lo que es de vital importancia tratar su problema principal: mezcla espectral. Muchos algoritmos han tratado de solucionar este problema, pero que a través de este trabajo se propone una cadena nueva de desmezclado en paralelo, para ser acelerados bajo el paradigma de programación paralela de OpenCl. Este paradigma nos aporta el modelo de programación unificada para acelerar algoritmos en sistemas heterogéneos. Podemos dividir el proceso de desmezclado espectral en tres etapas. La primera tiene la tarea de encontrar el número de píxeles puros, llamaremos endmembers a los píxeles formados por una única firma espectral, utilizaremos el algoritmo conocido como Geometry-based Estimation of number of endmembers, GENE. La segunda etapa se encarga de identificar los píxel endmembers y extraerlos junto con todas sus bandas espectrales, para esta etapa se utilizará el algoritmo conocido por Simplex Growing Algorithm, SGA. En la última etapa se crean los mapas de abundancia para cada uno de los endmembers encontrados, de esta etapa será encargado el algoritmo conocido por, Sum-to-one Constrained Linear Spectral Unmixing, SCLSU. Las plataformas utilizadas en este proyecto han sido tres: CPU, Intel Xeon E5-2695 v3, GPU, NVidia GeForce GTX 980, Acelerador, Intel Xeon Phi 31S1P. La idea de este proyecto se basa en realizar un análisis exhaustivo de los resultados obtenidos en las diferentes plataformas, con el fin de evaluar cuál se ajusta mejor a nuestras necesidades.

Paralelización y mejora del proceso de conformación de haz en sistemas de apertura sintética para la generación de imagen ultrasónica en tiempo real

La ecografía es hoy en día uno de los métodos de visualización más populares para examinar el interior de cuerpos opacos. Su aplicación es especialmente significativa tanto en el campo del diagnóstico médico como en las aplicaciones de evaluación no destructiva en el ámbito industrial, donde se evalúa la integridad de un componente o una estructura. El desarrollo de sistemas ecográficos de alta calidad y con buenas prestaciones se basa en el empleo de sistemas multisensoriales conocidos como arrays que pueden estar compuestos por varias decenas de elementos. El desarrollo de estos dispositivos tiene asociada una elevada complejidad, tanto por el número de sensores y la electrónica necesaria para la adquisición paralela de señales, como por la etapa de procesamiento de los datos adquiridos que debe operar en tiempo real. Esta etapa de procesamiento de señal trabaja con un elevado flujo de datos en paralelo y desarrolla, además de la composición de imagen, otras sofisticadas técnicas de medidas sobre los datos (medida de elasticidad, flujo, etc). En este sentido, el desarrollo de nuevos sistemas de imagen con mayores prestaciones (resolución, rango dinámico, imagen 3D, etc) está fuertemente limitado por el número de canales en la apertura del array. Mientras algunos estudios se han centrado en la reducción activa de sensores (sparse arrays como ejemplo), otros se han centrado en analizar diferentes estrategias de adquisiciónn que, operando con un número reducido de canales electrónicos en paralelo, sean capaz por multiplexación emular el funcionamiento de una apertura plena. A estas últimas técnicas se las agrupa mediante el concepto de Técnicas de Apertura Sintética (SAFT). Su interés radica en que no solo son capaces de reducir los requerimientos hardware del sistema (bajo consumo, portabilidad, coste, etc) sino que además permiten dentro de cierto compromiso la mejora de la calidad de imagen respecto a los sistemas convencionales...

Sistema de creación de tutoriales interactivos para el aprendizaje de lenguajes de programación

En estos últimos años la curiosidad por el sector informático, y más específicamente en la programación, ha producido una gran demanda por los interesados en estas áreas. Esto ha provocado que el número de tutoriales y entrenadores haya aumentado de una forma considerable. Debido a esta gran demanda, ha surgido la idea de desarrollar una herramienta con la que poder gestionar tutoriales de programación con una aplicación de escritorio. La finalidad de este proyecto es poder crear tutoriales interactivos que permitan a los alumnos adquirir conocimientos de una forma sencilla y atractiva. Esto se consigue mediante la posibilidad de enriquecer el formato del texto al mostrar las explicaciones o los enunciados de las preguntas y añadir imágenes. Para evitar que sea un tutorial de sólo lectura, que resulta poco atractivo y no permite al estudiante evaluar los conocimientos adquiridos, con esta herramienta se podrán intercalar preguntas entre la teoría para enganchar más al alumno, y conseguir que el aprendizaje sea muy incremental, para no tener una cantidad abrumadora de información en poco tiempo. Con estos tutoriales el alumno podrá comprobar los conocimientos adquiridos gracias al seguimiento continuo. El estudiante, según lea la teoría y realice los ejercicios con grado de dificultad creciente, tendrá más capacidad para resolver ejercicios nuevos y prepararse para continuar el tutorial. El resultado de este proyecto ha sido una herramienta multiplataforma y con licencia abierta MIT, que puede ser descargada de https://github.com/Kherdu/TFG.

Pistas pedagógicas en juez online de programación

Cada vez son más los usuarios que optan por usar un juez online de programación como entrenamiento para un concurso de programación o inclusive como herramienta de estudio en el ámbito docente. No obstante, es natural que con su uso se cometan errores que muchas veces no se alcanzan a entender. Por ello, en este proyecto, se trata de resolver esa carencia mediante el ofrecimiento de pistas a los usuarios. Es decir, dado un problema con un formato concreto y una solución en código fuente, se devuelve una ayuda sobre el error cometido en la solución, lo cual supone, no solo una ayuda para participantes en concursos, sino también para alumnos y profesores que pueden beneficiarse de esta ayuda. De hecho, el uso de herramientas de corrección automática está en aumento, y con la solución propuesta, se podría obtener pistas para los problemas que respeten el formato esperado.

Anonimización de citas médicas mediante programación con restricciones

El actual auge de internet y las comunicaciones genera inmensas cantidades de información. De entre toda esta información tiene especial interés aquella que es personal y privada, ya que puede comprometer la seguridad o intimidad de las personas. La información médica de una persona es una de las más vulnerables y es de vital importancia proteger la identidad de los pacientes, así como los resultados y diagnósticos a los que se someten. Este trabajo se centra en intentar dificultar la identificación de una persona a partir de datos que se publican en las bases de datos médicas de los programas de screening, generando citas que agrupen individuos con mismos datos públicos: edad, género, etc... Se propone una solución basada en la programación con restricciones y se presenta una nueva medida de anonimato. Se compara experimentalmente el incremento en el anonimato que se obtiene en nuestra propuesta con respecto a la generación aleatoria de citas.