Resource-Centered Distributed Processing of Large Histopathology Images

Résumé : La détection automatique de noyaux cellulaires est un vrai challenge pour l'imagerie médicale et la lutte contre le cancer. L'un des axes de recherche les plus prometteurs est l'utilisation de Processus Ponctuels Marqués (PPM). L'algorithme tiré de cette méthode a été parallélisé et atteint de bonnes performances d'accélération sur carte GPU. Cependant, cette parallélisation ne permet pas de traiter une lame complète issue d'un prélèvement de biopsie. Il est ainsi nécessaire de distribuer les calculs. Cette distribution entraîne toutefois des pertes de précision au niveau des axes de coupe de l'image. Un nouveau paradigme de parallélisation appelé Ordered Read-Write Locks (ORWL) est une solution possible à ce problème.
Type de document :
Communication dans un congrès
19th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering, Aug 2016, Paris, France. 2016
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Contributeur : Jens Gustedt <>
Soumis le : jeudi 2 juin 2016 - 14:36:23
Dernière modification le : dimanche 20 mai 2018 - 20:20:10
Document(s) archivé(s) le : samedi 3 septembre 2016 - 11:00:51

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Daniel Salas, Jens Gustedt, Daniel Racoceanu, Isabelle Perseil. Resource-Centered Distributed Processing of Large Histopathology Images. 19th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering, Aug 2016, Paris, France. 2016. 〈hal-01325648〉

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