Ubrzanje algoritama za segmentaciju biomedicinskih slika korišćenjem rekonfigurabilne hardverske platforme
Acceleration of algorithms for biomedical images segmentation using reconfigurable hardware platform
Author
Milanković, IvanMentor
Peulić, AleksandarCommittee members
Filipović, Nenad
Jorgovanović, Nikola
Milovanović, Vladimir
Metadata
Show full item recordAbstract
REZIME:
Obrada slike predstavlja jednu od najčešće primenjivanih metoda u
biomedicinskoj dijagnostici, a segmentacija biomedicinskih slika predstavlja jedan od
prvih koraka prilikom obrade biomedicinskih slika. Segmentacijom se slike grupišu u
segmente koji poseduju odgovarajuće zajedničke karakteristike i time čine sliku
jasnijom i lakšom za dalju obradu.
Razvojem sistema za akviziciju biomedicinskih slika dobijaju se slike boljeg
kvaliteta i veće rezolucije. Takođe, u sistemima gde se vrše snimanja pacijenata u cilju
trodimenzionalne rekonstrukcije određenih organa, smanjuje se razmak između dva
susedna snimka, odnosno dva susedna preseka. Time se postiže znatno bolja prostorna
rezolucija, ali i znatno veći broj slika koje treba obraditi. Upravo zbog ovog stalnog
napretka sistema za akviziciju slika, aplikacije za obradu istih postaju sve zahtevnije
za procesiranje.
Imajući u vidu sve gore navedeno, jasno je da je jedan od glavnih zadataka
istraživača ubrzanje algoritam...a za obradu slika. Ubrzanje se može postići ili
poboljšanjem koda algoritma ili prebacivanjem izvršenja algoritma na druge
platforme. Pregledom literature došlo se do zaključka da rekonfigurabilna hardverska
platforma daje odlične rezultate u obradi slika.
U okviru ove doktorske disertacije predložena su tri algoritma za segmentaciju
biomedicinskih slika. To su algoritam za segmentaciju mamografskih slika grudi,
algoritam za segmentaciju mikrotomografskih slika poprečnih preseka mišjih pluća iii
algoritam za segmentaciju slika poprečnih preseka kolena dobijenih metodom
računarske tomografije. Sva ova tri algoritma su detaljno objašnjena i prikazani su
njihovi rezultati obrade slika.
Zadatak ove doktorske disertacije je prebacivanje ovih algoritama na
rekonfigurabilnu hardversku platformu u cilju poboljšanja njihovih performansi. Sva
tri algoritma su uspešno prebačena na rekonfigurabilnu hardversku platformu, pri
čemu je dat detaljan opis efikasnog prebacivanja algoritama, kao i toka podataka kroz
graf rekonfigurabilne hardverske platforme. Eksperimentalni rezultati su pokazali
da se rekonfigurabilna hardverska platforma može uspešno koristiti u cilju ubrzanja
algoritama za segmentaciju biomedicinskih slika.
ABSTRACT:
Image processing represents one of the most common procedures in biomedical
diagnostic systems. Biomedical image segmentation represents one of the first steps in
biomedical image processing. Image segmentation divides image into multiple segments with
common characteristics which makes the image easier for further processing.
With development of biomedical acquisition systems produced images are with much
higher quality and resolution. Also, in systems where patients are recorded for 3D image
reconstruction, space between two neighbor slices reduces constantly. Thus, we have much
better 3D resolution, but also there is much more images which we need to process. Because of
that, applications for image processing start to require much more processor time and resources.
Based on all of this, it is clear that one of the main tasks of scientists and researchers is to
accelerate image processing algorithms. That acceleration can be achieved by improving the
algorithm i...tself or by porting algorithm to another platform. In literature, there can be found
more and more researches in which reconfigurable hardware platform is used to accelerate some
algorithms for image processing
In this dissertation three algorithms for biomedical images segmentation are proposed.
Those are algorithm for segmentation of breast mammogram images, algorithm for
microtomograph murine lungs images segmentation and algorithm for CT knee images
segmentation. All of these three algorithms are explained in details and the results of their
processing are presented.iv
The main task of this dissertation is porting of those algorithms to reconfigurable
hardware platform in order to boost their performances. All three algorithms are successfully
ported to reconfigure hardware platform and the detailed description of that porting is presented.
Also, the detail description of data flow through graph of reconfigurable hardware platform is
described. Experimental results showed that reconfigurable hardware platform can be
successfully used for accelerating of biomedical image segmentation.