Herramienta de pegado de múltiples camas para tomografía computarizada en 3D mediante dispositivos GPU

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dc.contributor.author García Blas, Francisco Javier
dc.contributor.author Brox Ortega, Pablo
dc.contributor.author Carretero Pérez, Jesús
dc.contributor.author Desco Menéndez, Manuel
dc.contributor.author Abella García, Mónica
dc.date.accessioned 2021-06-01T10:38:15Z
dc.date.available 2021-06-01T10:38:15Z
dc.date.issued 2020-11-25
dc.identifier.bibliographicCitation García Blas, J., Brox, P., Carretero, J., Desco, M., Mónica, A. (25-27 de noviembre, 2020). Herramienta de pegado de múltiples camas para tomografía computarizada en 3D mediante dispositivos GPU [Comunicación en Congreso]. XXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, CASEIB 2020. Recuperado de http://caseib.es/2020/wp-content/uploads/2020/12/CASEIB2020_LibroActas.pdf
dc.identifier.isbn 978-84-09-25491-0
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/32818
dc.description XXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica. 25 – 27 Nov, 2020
dc.description.abstract En sistemas de tomografía axial computarizada (TAC) es común hacer varias adquisiciones tomográficas consecutivas para distintas posiciones de la cama, que posteriormente se combinan para ampliar el campo de visión en la dirección longitudinal. Para esta combinación es necesaria la calibración geométrica del movimiento de la cama para evitar dobles bordes en la zona de pegado. Esta calibración se realiza de forma periódica usando un maniquí específico. Este trabajo presenta una herramienta novedosa de pegado de cama automático para TAC basada en correlación. Nuestra propuesta explota el paralelismo masivo que ofrecen las GPUs y cuenta con un modelo de memoria optimizado que permite pegar grandes volúmenes en tiempo casi real. La evaluación en estudios de roedor demuestra, no solo que la implementación ofrecida es capaz de pegar los estudios tomográficos en un tiempo reducido, sino también que hace un uso eficiente de los recursos de memoria disponibles.
dc.description.sponsorship Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (Instituto de Salud Carlos III, proyecto DTS17/00122; Agencia Estatal de Investigación, proyecto DPI2016-79075-R-AEI/FEDER, UE), cofinanciado por Fondos de la Unión Europea (FEDER), “A way of making Europe”. Además, ha sido financiado por el Programa de apoyo a la realización de proyectos interdisciplinares de I+D para jóvenes investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid 2019-2020 en el marco del Convenio Plurianual Comunidad de Madrid- Universidad Carlos III de Madrid (proyecto DEEPCT-CM-UC3M) y por CRUE Universidades, CSIC y el Banco Santander (Fondo Supera, proyecto RADCOV19).
dc.language.iso spa
dc.publisher Sociedad Española De Ingenieria Biomedica
dc.rights Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/
dc.title Herramienta de pegado de múltiples camas para tomografía computarizada en 3D mediante dispositivos GPU
dc.type conferenceObject
dc.relation.publisherversion http://caseib.es/2020/wp-content/uploads/2020/12/CASEIB2020_LibroActas.pdf
dc.subject.eciencia Informática
dc.rights.accessRights openAccess
dc.relation.projectID Gobierno de España. DPI2016-79075-R
dc.type.version publishedVersion
dc.relation.eventdate 2020-11-25
dc.relation.eventtitle XXXVIII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica
dc.relation.eventtype proceeding
dc.identifier.publicationfirstpage 85
dc.identifier.publicationlastpage 88
dc.identifier.publicationtitle Herramienta de pegado de múltiples camas para tomografía computarizada en 3D mediante dispositivos GPU
dc.identifier.uxxi CC/0000032414
dc.contributor.funder Banco Santander
dc.contributor.funder Comunidad de Madrid
dc.contributor.funder European Commission
dc.contributor.funder Universidad Carlos III de Madrid
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