Parallélisation hybride d’une application de détection de noyaux cellulaires
Langue Français
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Auteur : Salas, Daniel
Date de soutenance : 10-09-2019

Directeur(s) de thèse : Gustedt, Jens

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique, Médecine et santé

Mots-clés libres : Calcul parallèle hybride, Imagerie médicale, Détection automatique de cancer du sein
Mots-clés :
  • Cancer du sein - Cytodiagnostic
  • Algorithmes parallèles
  • Télédiagnostic
  • Imagerie médicale
Résumé : L’algorithme Marked Point Process parallélisé en mémoire partagée permet d’accélérer la détection de noyaux cellulaires. Cependant, les limites imposées par le nombre de cœurs CPU ou la capacité mémoire des cartes GPU ne permet pas d’analyser une image histologique entière (50 000 × 50 000 pixels). Pour y parvenir, nous proposons d’ajouter une dimension distribuée à cette parallélisation en utilisant le modèle hybride Ordered Read-Write Locks. Afin de garantir la validité de l’algorithme original, nous avons mis en place différentes stratégies pour d’une part garantir le traitement de l’ensemble des noyaux et d’autre part, pour que les traitements locaux soient considérés à l’échelle globale. Les tests menés ont tout d’abord permis de valider le passage à l’échelle de l’application puis d’afficher un facteur d’accélération de 40 sur 64 cœurs CPU.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAD018
Type de ressource : Thèse