Segmentación Paralelizada de Imágenes de Rayos X Dicom con Agentes Móviles

Washington Ramirez Montalvan; Anabely Stefania Fernandez Toapanta; Fausto Rodrigo Freire Carrera; Jesús Arámburo Lizárraga

doi:10.22209/rt.ve2020a06

Segmentación Paralelizada de Imágenes de Rayos X Dicom con Agentes Móviles

Translated title of the contribution: Parallelized Segmentation of X-Ray Dicom Images with Mobile Agents

Washington Ramirez Montalvan
, Anabely Stefania Fernandez Toapanta
, Fausto Rodrigo Freire Carrera
, Jesús Arámburo Lizárraga

Research output: Contribution to journal › Article

Abstract

The development of technology has transformed clinical practice, and nowadays it is common the use of applications in mobile devices for health; in the detection of breast cancer, medical digital images are a powerful tool for diagnosis, however, the size of the same presents drawbacks when they are displayed on mobile devices, to improve the performance of the devices, parallelization and hardware specialization are used. This work presents a proposal to solve this problem by implementing a parallelized application on CPU's and GPU's, which uses agent technology and was developed in JADE for the Android platform, the evaluation of the application was performed with 53 images INbreas, of which 25 images of masses and 28 images of microcalcifications, by performing the operations of pre and post processing performance improved by 6.81% .

Translated title of the contribution	Parallelized Segmentation of X-Ray Dicom Images with Mobile Agents
Original language	Spanish (Ecuador)
Pages (from-to)	40-47
Number of pages	8
Journal	Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería Universidad del Zulia
Volume	2020
Issue number	2020
DOIs	https://doi.org/10.22209/rt.ve2020a06
State	Published - 1 Mar 2020

UN SDGs

This output contributes to the following UN Sustainable Development Goals (SDGs)

SDG 3 Good Health and Well-being

Keywords

Digital X-Ray Image
Agents
Watershed
Mathematical Morphology
Mobile Devices

CACES Knowledge Areas

8315A Biomedicine

Access to Document

10.22209/rt.ve2020a06

Cite this

@article{5aabbfdece884768934451bd93de2248,

title = "Segmentaci{\'o}n Paralelizada de Im{\'a}genes de Rayos X Dicom con Agentes M{\'o}viles",

abstract = "El desarrollo de la tecnolog{\'i}a ha transformado la pr{\'a}ctica cl{\'i}nica, y en la actualidad es com{\'u}n el uso de aplicaciones en dispositivos m{\'o}viles para la salud; en la detecci{\'o}n del c{\'a}ncer de mama las im{\'a}genes digitales m{\'e}dicas son una potente herramienta para el diagn{\'o}stico, sin embargo, el tama{\~n}o de las mismas presenta inconvenientes al momento de ser visualizadas en los dispositivos m{\'o}viles, para mejorar el rendimiento de los dispositivos se utiliza la paralelizaci{\'o}n y la especializaci{\'o}n del hardware. En este trabajo se presenta una propuesta para resolver este problema mediante la implementaci{\'o}n de una aplicaci{\'o}n paralelizada sobre CPU´s y GPU´s, que utiliza la tecnolog{\'i}a de agentes y fue desarrollada en JADE para la plataforma Android, la evaluaci{\'o}n de la aplicaci{\'o}n se realiz{\'o} con 53 im{\'a}genes INbreas, de las cuales 25 im{\'a}genes de masas y 28 im{\'a}genes de microcalcificaciones, al realizar las operaciones de pre y pos procesamiento el rendimiento mejoro en 6.81\% .",

keywords = "Digital X-Ray Image, Agents, Watershed, Mathematical Morphology, Mobile Devices, Digital X-Ray Image, Agents, Watershed, Mathematical Morphology, Mobile Devices",

author = "\{Ramirez Montalvan\}, Washington and \{Fernandez Toapanta\}, \{Anabely Stefania\} and \{Freire Carrera\}, \{Fausto Rodrigo\} and \{Ar{\'a}mburo Liz{\'a}rraga\}, Jes{\'u}s",

year = "2020",

month = mar,

day = "1",

doi = "10.22209/rt.ve2020a06",

language = "Espa{\~n}ol (Ecuador)",

volume = "2020",

pages = "40--47",

journal = "Revista T{\'e}cnica de la Facultad de Ingenier{\'i}a Universidad del Zulia",

issn = "0254-0770",

publisher = "Revista Tecnica de la Facultad de Ingeniera",

number = "2020",

}

TY - JOUR

T1 - Segmentación Paralelizada de Imágenes de Rayos X Dicom con Agentes Móviles

AU - Ramirez Montalvan, Washington

AU - Fernandez Toapanta, Anabely Stefania

AU - Freire Carrera, Fausto Rodrigo

AU - Arámburo Lizárraga, Jesús

PY - 2020/3/1

Y1 - 2020/3/1

N2 - El desarrollo de la tecnología ha transformado la práctica clínica, y en la actualidad es común el uso de aplicaciones en dispositivos móviles para la salud; en la detección del cáncer de mama las imágenes digitales médicas son una potente herramienta para el diagnóstico, sin embargo, el tamaño de las mismas presenta inconvenientes al momento de ser visualizadas en los dispositivos móviles, para mejorar el rendimiento de los dispositivos se utiliza la paralelización y la especialización del hardware. En este trabajo se presenta una propuesta para resolver este problema mediante la implementación de una aplicación paralelizada sobre CPU´s y GPU´s, que utiliza la tecnología de agentes y fue desarrollada en JADE para la plataforma Android, la evaluación de la aplicación se realizó con 53 imágenes INbreas, de las cuales 25 imágenes de masas y 28 imágenes de microcalcificaciones, al realizar las operaciones de pre y pos procesamiento el rendimiento mejoro en 6.81% .

AB - El desarrollo de la tecnología ha transformado la práctica clínica, y en la actualidad es común el uso de aplicaciones en dispositivos móviles para la salud; en la detección del cáncer de mama las imágenes digitales médicas son una potente herramienta para el diagnóstico, sin embargo, el tamaño de las mismas presenta inconvenientes al momento de ser visualizadas en los dispositivos móviles, para mejorar el rendimiento de los dispositivos se utiliza la paralelización y la especialización del hardware. En este trabajo se presenta una propuesta para resolver este problema mediante la implementación de una aplicación paralelizada sobre CPU´s y GPU´s, que utiliza la tecnología de agentes y fue desarrollada en JADE para la plataforma Android, la evaluación de la aplicación se realizó con 53 imágenes INbreas, de las cuales 25 imágenes de masas y 28 imágenes de microcalcificaciones, al realizar las operaciones de pre y pos procesamiento el rendimiento mejoro en 6.81% .

KW - Digital X-Ray Image

KW - Agents

KW - Watershed

KW - Mathematical Morphology

KW - Mobile Devices

KW - Digital X-Ray Image

KW - Agents

KW - Watershed

KW - Mathematical Morphology

KW - Mobile Devices

UR - https://produccioncientificaluz.org/index.php/tecnica/article/view/31067

U2 - 10.22209/rt.ve2020a06

DO - 10.22209/rt.ve2020a06

M3 - Artículo

SN - 0254-0770

VL - 2020

SP - 40

EP - 47

JO - Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería Universidad del Zulia

JF - Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería Universidad del Zulia

IS - 2020

ER -

Segmentación Paralelizada de Imágenes de Rayos X Dicom con Agentes Móviles

Abstract

UN SDGs

Keywords

CACES Knowledge Areas

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