Implementación de un acelerador en GPU empotrada de una máquina de vectores soporte (SVM) para detección de tumores cerebrales

Sánchez Ramírez, Sergio (2019). Implementación de un acelerador en GPU empotrada de una máquina de vectores soporte (SVM) para detección de tumores cerebrales. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Implementación de un acelerador en GPU empotrada de una máquina de vectores soporte (SVM) para detección de tumores cerebrales
Author/s:
  • Sánchez Ramírez, Sergio
Contributor/s:
  • Salvador Perea, Rubén
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería de Sonido e Imagen
Date: January 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Proceso de imágenes médicas; Máquina de Vectores Soporte multiclase
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Ingeniería Telemática y Electrónica
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto HELICoiD que busca crear una herramienta de visualización en tiempo real para cirugía de resección de tumores cerebrales usando imágenes hiperespectrales. El objetivo concreto de este proyecto es la aceleración de una Máquina de Vectores Soporte multiclase (SVM) usada para la clasificación en tiempo real de las imágenes hiperespectrales capturadas durante la cirugía. Esto se logrará con la GPU empotrada del sistema NVIDIA Jetson TX1. Tras un análisis de las etapas que la componen, y para adaptarse mejor a la arquitectura de la GPU, se decidió usar un método matemático distinto con una complejidad algorítmica menor que el usado en el proyecto HELICoiD. Después de validar la corrección del nuevo método, la implementación resultante es capaz de completar el procesado requerido 100 veces más rápido que la anterior implementación más rápida del proyecto HELICoiD. Abstract: This work is framed within the HELICoiD project, which aims at getting a real-time visualization tool for brain tumour resection surgeries using hyperspectral imaging. The speciffic objective of this project is the acceleration of a multiclass Support-Vector Machine (SVM) used for real-time classiffication of the hyperspectral images captured during the surgery. This is to be accomplished with the embedded GPU found in the NVIDIA Jetson TX1 system. After an analysis of the processing stages, and in order to better match the GPU architecture, it was decided to use a mathematical method with a lesser algorithmic complexity than the one used in the HELICoiD project. After validating the correctness of the new method, the resulting implementation is able to complete the required processing 100 times faster than the last fastest implementation of the HELICoiD project.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
FP7FP7-ICT-2013.9.2HELICoiDUniversidad Politécnica de MadridProyecto HELICoiD: detección de tumores cerebrales mediante imágenes hiperespectrales

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Item ID: 56606
DC Identifier: http://oa.upm.es/56606/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56606
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 01 Oct 2019 07:54
Last Modified: 01 Oct 2019 07:54
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