Optimización y paralelización de algoritmo de búsqueda aleatoria para su aplicación en la búsqueda de fuentes MEG

Resumen

El problema inverso de la búsqueda de fuentes MEG consiste en la obtención de la
distribución de los dipolos de corriente (fuentes) en el interior de la cabeza de un paciente a partir
de las mediciones de campo electromagnético obtenidas en la superficie (magnetoencefalograma,
MEG).
Para obtener estos datos, en el ámbito científico se utiliza el algoritmo beamforming,
comúnmente aceptado, cuyos resultados ofrecen un pequeño margen de error debido a la naturaleza
del problema.
Esta memoria desarrolla el trabajo realizado para optimizar un algoritmo de búsqueda
aleatoria, Solis-Wets, utilizado para investigar la posibilidad de su aplicación en el ámbito
científico, en sustitución del anteriormente mencionado, beamforming.
También se estudiará la acción de encadenar ambos algoritmos, tomando como datos de
entrada del algoritmo Solis-Wets aquellos proporcionados como solución por el algoritmo
beamforming con objeto de minimizar el error en el que éste incurre.
Esta optimización es necesaria para que la alternativa sea viable debido al tiempo necesario
en su ejecución, e incluye el uso de bibliotecas auxiliares, así como la paralelización del código.
Para la evaluación del algoritmo se han medido tanto la velocidad de generación de
soluciones como el error de la mejor solución tras un número determinado de soluciones generadas.
Como variables para esta evaluación se han tomado distintos compiladores, distintas
soluciones de partida, precisión de los datos, así como el uso de distintas bibliotecas matemáticas
disponibles.