Supercomputación gráfica aplicada al análisis de imágenes cerebrales con niftyreg

Abstract: Medical image processing in general and brain image processing in particular are computationally intensive tasks. Luckily, their use can be liberalized by means of techniques such as GPU programming. In this article we study NiftyReg, a brain image processing library with a GPU implementation using CUDA, and analyse different possible ways of further optimising the existing codes. We will focus on fully using the memory hierarchy and on exploiting the computational power of the CPU. The ideas that lead us towards the different attempts to change and optimize the code will be shown as hypotheses, which we will then test empirically using the results obtained from running the application. Finally, for each set of related optimizations we will study the validity of the obtained results in terms of both performance and the accuracy of the resulting images.

Simulación en tiempo acelerado de una red de autobuses metropolitana usando un CAS

Se ha realizado una aplicación para simular en tiempo acelerado una red de autobuses metropolitana y de metro usando un CAS. Con esta aplicación se pretende optimizar estos medios de transporte de forma que el uso de estos sea la primera posibilidad a elegir y no la última alternativa. Esta aplicación permite la representación de cualquier mapa descrito por el usuario, para ello se han desarrollado una serie de algoritmos capaces de representarlos y registrar la información necesaria para el correcto movimiento de los autobuses y del metro. La generación de personas en las paradas de autobuses y metro, modificación del tiempo que se tarda en recorrer la distancia entre dos paradas en función del tráfico que exista y la generación de posibles averías tanto en los autobuses como en los metros se ha realizado usando funciones de distribución como la Exponencial, Poisson y Normal. Estas funciones varían dependiendo de los parámetros que se introduzcan mediante la interfaz de usuario. El CAS encargado de realizar la simulación es Maxima y tanto para la representación gráfica de la simulación como para mostrar los resultados se ha usado JAVA.

Diseño e implementación de una aplicación informática para la observación de las interacciones sociales en ambientes naturales

Existen múltiples aplicaciones informáticas (Perea, 2008) para registrar conductas perceptibles que el desarrollo tecnológico actual ha posibilitado, pero la gran mayoría de los programas informáticos tienen problemas en facilitar la: observación, codificación, registro y análisis en contextos naturales; esto hace que dificulten la labor de los investigadores (Hernández-Mendo, Castellano, Camerino, Jonsson, Blanco-Villaseñor, Lopes, y Anguera, 2014). Este trabajo se inscribe en el marco de las investigaciones sobre software relacionados con la Metodología Observacional (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014, 2015). El objetivo general es el diseño e implementación de una herramienta que facilite la observación, codificación, registro y análisis de contextos naturales. Desarrollo Teórico HOISAN (Herramienta de observación de las interacciones en ambientes naturales) es una herramienta implementada haciendo uso de la plataforma .NET y del lenguaje C#, que nos ayuda en la tarea de observación, codificación, registro, descripción, manipulación y visionado de las conductas en el marco de la Metodología Observacional. Permite al usuario trabajar con varios tipos de datos (Bakeman y Quera, 1996). Por lo que respecta a la métrica del registro observacional se han calculado parámetros primarios y secundarios. El programa admite el intercambio de datos con programas específicos de uso en Metodología Observacional (SDIS-GSEQ, SAGT y THEME). Este programa satisface la vertiente más profesional al tiempo que la investigadora en su implementación. Hoisan permite un acercamiento a la Metodología Cualitativa con un carácter cuantitativo y mediante el análisis de los registros con producción verbal. Permite la estimación de la calidad del dato y realiza análisis secuencial de retardos y a partir de éste calcula los valores Z para un posterior análisis de coordenadas polares. Conclusiones El programa diseñado permite la realización de distintos cálculos de uso común en Metodología Observacional (MO) (Anguera y Hernández-Mendo, 2013, 2014, 2015). Esta característica hace al software Hoisan (Hernández-Mendo, López-López, Castellano, Morales-Sánchez y Pastrana, 2012) convertirse en una de las herramientas más completas para trabajar con MO en investigaciones de distintos ámbitos. Bibliografía Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2013). La metodología observacional en el ámbito del deporte. E-balonmano.com: Revista de Ciencias del Deporte 9(3), 135-160. http://www.e-balonmano.com/ojs/index.php/revista/article/view/139. Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2014). Metodología observacional y psicología del deporte: Estado de la cuestión. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 103-109. Anguera, M.T. y Hernández-Mendo, A. (2015). Técnicas de análisis en estudios observacionales en ciencias del deporte. Cuadernos de Psicología del Deporte, 15(1), 13-30. Bakeman, R. y Quera, V. (1996). Análisis de la interacción. Análisis secuencial con SDIS y GSEQ. Madrid: RA-MA. Hernández-Mendo, A., Castellano, J., Camerino, O., Jonsson, G., Blanco-Villaseñor, A., Lopes, A. y Anguera, M.T. (2014). Programas informáticos de registro, control de calidad del dato, y análisis de datos. Revista de Psicología del Deporte, 23(1), 111-121. Hernández-Mendo, A., López-López, J.A., Castellano, J., Morales-Sánchez, V. y Pastrana, J.L. (2012). HOISAN 1.2: Programa informático para uso en Metodología Observacional. Cuadernos de Psicología del Deporte, 12(1), 55- 78. Perea, A. (2008). Análisis de las acciones colectivas en el futbol de rendimiento. Tesis doctoral no publicada. San Sebastián: Universidad del País Vasco.