Procesamiento de imágenes cerebrales en GPU

Abstract: As time has passed, the general purpose programming paradigm has evolved, producing different hardware architectures whose characteristics differ widely. In this work, we are going to demonstrate, through different applications belonging to the field of Image Processing, the existing difference between three Nvidia hardware platforms: two of them belong to the GeForce graphics cards series, the GTX 480 and the GTX 980 and one of the low consumption platforms which purpose is to allow the execution of embedded applications as well as providing an extreme efficiency: the Jetson TK1. With respect to the test applications we will use five examples from Nvidia CUDA Samples. These applications are directly related to Image Processing, as the algorithms they use are similar to those from the field of medical image registration. After the tests, it will be proven that GTX 980 is both the device with the highest computational power and the one that has greater consumption, it will be seen that Jetson TK1 is the most efficient platform, it will be shown that GTX 480 produces more heat than the others and we will learn other effects produced by the existing difference between the architecture of the devices.

Control y procesamiento de vídeo en cámaras IP desde una plataforma Android

La aplicación Control Camera IP, desarrolla como Proyecto Fin de Carrera en la ETS. De Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga, fue concebida como una interfaz de usuario para la monitorización y control de cámaras IP de forma remota, pudiendo ésta ejecutarse en diferentes plataformas, incluyendo dispositivos móviles con sistemas Android. En aquel momento sin embargo, las plataformas Android no disponían de una librería oficial dentro del marco de la herramienta de desarrollo utilizada (la biblioteca de desarrollo multiplataforma Qt), por lo que fue utilizada una versión alternativa no oficial denominada Necessitas Qt for Android. Hoy, con la versión 5 de Qt, existe la posibilidad de dar soporte a las plataformas Android de forma oficial, por lo que es posible adaptar la aplicación a esta nueva versión. En este Trabajo Fin de Grado, se ha adaptado la aplicación Control Camera IP a la versión 5 de Qt, logrando así crear plataformas para dispositivos Android de forma oficial. Además, se hace uso de la biblioteca OpenCV para el desarrollo de varios métodos de procesamiento sobre la imagen recibida por la cámara IP, así como algoritmos de detección de movimiento y de caras de personas, haciendo uso de técnicas de visión por computador. Finalmente, se introduce la posibilidad de utilizar APIs estandarizadas para la conectividad de la aplicación con cámaras IP de bajo coste, adaptando algunas de sus funciones a la aplicación Control Camera IP.

Desarrollo de arquitecturas para procesamiento de control de la mirada en sistemas de visión activa con resolución espacial variable

En esta tesis se aborda la implementación de un sistema completo de visión activa, en el que se capturan y generan imágenes de resolución espacial variable. Todo el sistema se integra en un sólo dispositivo del tipo AP SoC (All Programmable System on Chip), lo que nos permite llevar a cabo el codiseño hardware-software del mismo, implementando en la parte lógica los bloques de preprocesado intensivo, y en la parte software los algoritmos de procesado de control más complejo. El objetivo es que, trabajando con un campo visual del orden de Megapíxeles, se pueda procesar una tasa moderada de imágenes por segundo. Las imágenes multiresolución se generan a partir de sensores de resolución uniforme con una latencia nula, lo que permite tener preparada la imagen de resolución variable en el mismo instante en que se ha terminado de capturar la imagen original. Como innovación con respecto a las primeras contribuciones relacionadas con esta Tesis, se procesan imágenes con toda la información de color. Esto implica la necesidad de diseñar conversores entre espacios de color distintos, para adecuar la información al tipo de procesado que se va a realizar con ella. Estos bloques se integran sin alterar la latencia de entrega de los sucesivos fotogramas. El procesamiento de estas imágenes multirresolución genera un mapa de saliencia que permite mover la fóvea hacía la región considerada como más relevante en la escena. El contenido de la imagen se estructura en una jerarquía de niveles de abstracción. A diferencia de otras arquitecturas de este tipo, como son la pirámide regular y el polígono foveal, en las que se trabaja con imágenes de resolución uniforme en los distintos niveles de la jerarquía, la pirámide irregular foveal que se propone en esta tesis combina las ideas de trabajar con una imagen realmente multirresolución, que incluya el campo de visión completo que abarcan sensor y óptica, con el procesamiento jerárquico propio de las pirámides irregulares. Para ello en esta tesis se propone la implementación de un algoritmo de diezmado irregular que, tomando como base la imagen multirresolución, dará como resultado una estructura piramidal donde los distintos niveles no son imágenes sino grafos orientados a la resolución del problema de segmentación y estimación de saliencia. Todo el sistema se integra en torno a la arquitectura de bus AXI, que permite conectar entre si todos los cores desarrollados en la parte lógica, así como el acceso a la memoria compartida con los algoritmos implementados en la parte software. Esto es posible gracias a los bloques de acceso directo a memoria AXI-VDMA, en una propuesta de configuración que permite tanto la integración perfectamente coordinada de la transferencia de la imagen multirresolución generada a la zona de trabajo del algoritmo de segmentación como su recuperación para la posterior visualización del resultado del proceso, y todo ello con una tasa de trabajo que mejora los resultados de plataformas similares.

Construyendo Perfiles Virtuales Mediante el Procesamiento de Eventos Complejos

A medida que se incrementa el nímero de dispositivos inteligentes, el esfuerzo requerido para adaptarlos a las necesidades de cada usuario también crece. Asimismo, el proceso de adaptación de un dispositivo al contexto de un usuario es todavía un proceso muy manual. A pesar de que en los últimos años han surgido algunas propuestas centradas en obtener la información contextual de los usuarios para crear sus perfiles virtuales, se necesitan soluciones novedosas que permitan crear perfiles más completos, que sean utilizados por los dispositivos inteligentes para adaptarse automáticamente a las necesidades de sus usuarios, redundando en una mayor exactitud de la adaptación. En este artículo se propone la integración del modelo computacional People as a Service (PeaaS) con el procesamiento de eventos complejos (CEP) para la creación en tiempo real de perfiles virtuales complejos desde el propio dispositivo móvil y la compartición de estos como servicios para el resto de sistemas y dispositivos. Además, se evalúa esta integración en un caso de estudio sobre Alzheimer. Los resultados confirman que el uso de la tecnología CEP para la identificación de información contextual compleja es posible.

Procesamiento y análisis de mamografías para la detección de tumores

Este trabajo nace de una idea conjunta del desarrollo de un software capaz de trabajar con una máquina de rayos X para la toma de mamografías, y ser una herramienta para los radiólogos a la hora de analizar las imágenes y localizar zonas que pudieran ser sensibles de tener algún tipo de tumoración. No se trata de un software que pretenda suplantar la función de un radiólogo; es importante tener claro que el experto en radiología es el único capaz de analizar, comparar y tomar decisiones reales, y este software pretende simplificar esa tarea al máximo. Este programa utiliza como recursos para su funcionamiento una base de datos de mamografías procesadas anteriormente, a partir de las cuales entrena a la red neuronal para que sea capaz de clasificar mamografías nuevas y mostrar las posibles zonas críticas. Esta base de datos debe indicar a la red qué mamografías presentan algún tumor y dónde, para que la red aprenda a diferenciar entre zonas críticas y zonas no críticas. Esta idea deriva en la realización de dos trabajos que se especializan en los dos ámbitos del proyecto, en primer lugar el procesamiento y el análisis de esas mamografías obtenidas de la máquina de rayos X, que da lugar al presente trabajo; y en segundo lugar, deriva en un trabajo paralelo que explica la obtención, el análisis y la clasificación de los datos que se desprenden de este proyecto utilizando redes neuronales, titulado “Detección y clasificación de tumores en mamografías a través de redes neuronales”; realizado por Rodrigo Culotta López