Отрывок: ELEKS помогает медицинскому устройству сократить время оценки состояния пациентов, ускоряя программное обеспечение для последующей обработки МРТ-сканера с помощью CUDA [36]. ELEKS реализует 30 параллельную однократную векторную декомпозицию на МРТ-сканере и сокращает время до 155x. EGSnrc - это хорошо известный пакет моделирования Монте-Карло для связанного электронно-фотонного транспорта, который широко использует...
Название : Разработка алгоритма сегментации изображения глазного дна на основе кластеризации К-Средних с использованием технологии CUDA
Авторы/Редакторы : Шихевич В. А.
Ильясова Н. Ю.
Суханов С. В.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Шихевич, В. А. Разработка алгоритма сегментации изображения глазного дна на основе кластеризации К-Средних с использованием технологии CUDA : вып. квалификац. работа по направлению подготовки "Прикладная математика и информатика" ( уровень бакалавриата ) / В. А. Шихевич ; рук. работы Н. Ю. Ильясова; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, мат. и э. - Самаpа, 2018. - on-line
Аннотация : Рассмотрена задача ускорения алгоритма сегментации изображений глазного дна с помощью технологии параллельного программирования CUDA. Приведен обзор больших данных, методов кластеризации и технологии CUDA.В настоящей работе был реализован алгоритм сегментации изображения глазного дна на основе кластеризации К-Средних с использованием технологии параллельного программирования CUDA. Приведены результаты ускорения и сегментации алгоритма.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180907111642
Ключевые слова: сегментация изображений
изображения глазного дна
технология параллельного программирования
лазерная коагуляция
программирование CUDA
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.