Desarrollo de algoritmos paralelos para la recuperación por contenido en imágenes médicas

paralelosLos sistemas de recuperación de imágenes basadas en el contenido (Content-based image retrieval – CBIR) se refieren a la capacidad de recuperar imágenes considerando el contenido de las mismas. Dada una imagen de consulta, el objetivo de un sistema CBIR es buscar dentro de una base de datos y recuperar las “n” imágenes más similares a aquella dada en la consulta, basado en algún criterio definido.

 

El presente trabajo de investigación está orientado a la generación de vectores de características de un sistema CBIR orientando la aplicación final para base de datos de imágenes médicas. Un vector de características es una representación numérica de una imagen, o de una porción de ella, sobre sus características más representativas. Este vector de características es un vector n-dimensional que contiene elementos cuyos valores describen en forma sucinta el contenido de una imagen. Esta nueva representación de la imagen puede ser almacenada en una base de datos y así permitir una rápida recuperación de imágenes. Una alternativa para facilitar este proceso es utilizar técnicas de transformación de dominio. La principal ventaja de una transformación, es su efectiva caracterización de las propiedades locales de la imagen. Hace pocos años atrás que investigadores de las áreas de matemática aplicada y de procesamiento de señales desarrollaron una técnica de transformación de señales, denominada de wavelet para la representación multi-escala y análisis de señales. Las transformadas de wavelets, a diferencia de la tradicional técnica de Fourier, localizan la información en el espacio de tiempo-frecuencia, en forma particular, tienen una capacidad para intercambiar una resolución por otra, lo cual hace de ellas especialmente indicadas para el análisis de señales en distintas bandas de frecuencia, donde cada resolución tiene su correspondiente escala. Estas transformadas fueron aplicadas con mucho éxito en aplicaciones como compresión de imágenes, mejoramiento, análisis, clasificación y recuperación. Una de las privilegiadas áreas de aplicación donde estas propiedades fueron encontradas como relevantes es el área médica.

En este proyecto se describe una estrategia CBIR para base de datos de imágenes médicas a fin de extraer características basadas en descomposición multi-resolución, bajo plataforma GPU aplicando algoritmos paralelos. Aspecto importante de la presente investigación está en cómo hacer para caracterizar (indexar) las imágenes de forma que el proceso de recuperación pueda retornar las imágenes visualmente más similares en el dominio de interés y en forma eficiente, en términos de recurso computacional.

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