Note ABES Parallélisation hybride d’une application de détection de noyaux cellulaires Hybrid parallelization of a cell nucleus detection application Calcul parallèle hybride Imagerie médicale Détection automatique de cancer du sein Hybrid parallel computing Medical imaging Automatic breast cancer detection 006.6 616.075 616.99 Cancer du sein Cytodiagnostic Algorithmes parallèles Télédiagnostic Imagerie médicale 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. The shared memory parallelized version of the Marked Point Process algorithm allows to speed-up cells nuclei detection. However, the limitations imposed by the number of CPU cores or the memory capacity of GPU cards do not allow to analyse an entire histological image (50,000 × 50,000 pixels). To achieve this, we propose to add a distributed dimension to this parallelization using the hybrid Ordered Read-Write Locks model. In order to guarantee the validity of the original algorithm, we have implemented different strategies to ensure that all nuclei are processed and that local processing is considered on a global scale. The tests carried out first validated the scalability of the application and then showed an acceleration factor of 40 on 64 CPU cores. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 41683778 Université de Strasbourg Strasbourg 2019-12-31 https://theses.hal.science/tel-02511544 application/pdf 2662707 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2019/Salas_Daniel_2019_ED269.pdf http://www.theses.fr/2019STRAD018/abes https://theses.hal.science/tel-02511544 https://theses.hal.science/tel-02511544 https://theses.hal.science/tel-02511544 Salas Daniel 1976-04-27 FR 243004451 https://theses.fr/2019STRAD018 2019STRAD018 https://doi.org/10.70675/dc5b9220z506dz427cz816dz80b2048774a8 2019-09-10 Informatique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Gustedt Jens MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 077834437 Emad Petiton Nahid MADS_PRESIDENT_DU_JURY 098461575 Gustedt Jens MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 077834437 Emad Petiton Nahid MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 098461575 Breton Vincent MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 138522189 Perseil Isabelle MADS_MEMBRE_DU_JURY_4 159775922 Noblet Vincent MADS_MEMBRE_DU_JURY_5 115580166 Kern Michel MADS_MEMBRE_DU_JURY_6 032716079 Emad Petiton Nahid MADS_RAPPORTEUR_1 098461575 Breton Vincent MADS_RAPPORTEUR_2 138522189 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 176969721 260728 ddc:004 ddc:610 Gustedt Jens Emad Petiton Nahid Gustedt Jens Emad Petiton Nahid Breton Vincent Perseil Isabelle Noblet Vincent Kern Michel Emad Petiton Nahid Breton Vincent École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 41683778