Algoritmo de Optimización en Procesamiento de Imágenes Médicas aplicado en Arquitectura Heterogénea

Abstract

En estos tiempos de pandemia, los hospitales están siendo el foco de muchas innovaciones, no sólo por la adaptación a la telemedicina, sino también desde la perspectiva del uso y procesamiento de las múltiples modalidades de imágenes médicas, donde encontramos imágenes compuestas por una única Imagen como las radiografías, imágenes que se componen de una secuencia de imágenes como la tomografía y la Resonancia Magnética, o en formato de vídeo como es el caso de la ecografía y la angiografía. Una forma de trabajar con imágenes es a través de servidores de imágenes populares que se conectan a equipos médicos para su transferencia y almacenamiento. En el proceso de visualización y procesamiento se requieren estaciones de trabajo especiales con buena capacidad de cálculo para estos fines, en la mayoría de los casos estas estaciones de trabajo están conectadas a la red de consultorios médicos, por lo que se presentan en una solicitud de visualización de imágenes de trabajo normal al mismo tiempo. La metodología presentada utiliza una arquitectura heterogénea basada en CPU y GPU, de tal manera que mediante un algoritmo analiza el tipo y dimensión de la imagen para poder elegir dónde se realizará el procesamiento, optimizando así el uso de recursos computacionales. y podemos lograr un trabajo paralelo en el que la CPU y la GPU estén trabajando simultáneamente con diferentes modalidades de imágenes. Como resultado presentamos el modo de ejecución del algoritmo donde automáticamente elige qué tipo de imagen es procesada por la CPU y qué tipo es procesada en la GPU, así como el tiempo de ejecución en cada una de ellas. Finalmente podemos indicar que el algoritmo puede ser escalable hacia estaciones de trabajo para optimizar su uso en la práctica clínica.