АНАЛІТИЧНІ АСПЕКТИ РЕАЛІЗАЦІЇ СИСТЕМ З ОБРОБЛЕННЯ БІОМЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ ВІДЕОГРАФІЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ

Authors

  • V. P. Kozhemyako Вінницький національний технічний університет
  • L. V. Zahoruiko Вінницький національний технічний університет
  • T. A. Martyanova Вінницький національний технічний університет

Keywords:

оброблення біомедичної інформації, графічні адаптери, GPU, системи діагностування, патологія ока, ідентифікація очних патологій

Abstract

У статті проведений аналітичний огляд методів та засобів оброблення біомедичних зображень на основі відеографічних технологій. Проведено патентний пошук США, країн Європи та вітчизняних джерел по технологіям оброблення біомедичної інформації, використовуючи графічні адаптери. Проаналізовано сучасний стан реалізації графічних адаптерів, їх архітектури та перспективи подальшого розвитку. Приведено методологічні особливості оброблення інформації, програмні моделі реалізації тощо.

Author Biographies

V. P. Kozhemyako, Вінницький національний технічний університет

д.т.н., проф., завідувач кафедри лазерної і оптоелектронної техніки

L. V. Zahoruiko, Вінницький національний технічний університет

к.т.н., доц. кафедри телекомунікаційних систем та телебачення

T. A. Martyanova, Вінницький національний технічний університет

аспірант кафедри лазерної і оптоелектронної техніки

References

1. Крашенинников В. Р., Основы теории обработки изображений: учебн. пособие / В. Р.Крашенинников. – Ульяновск: УлГТУ, 2003. – 150 с.
2. NVidia CUDA [Електронни ресурс] – Режим доступу: http://www.nvidia.com/object/cuda_home.html.
3. Denny Atkin. "Computer Shopper: The Right GPU for You". Retrieved 2007-05-15.
4. Bradley Sanford. "Integrated Graphics Solutions for Graphics-Intensive Applications". Retrieved 2007-09-02.
5. John Nickolls. "Stanford Lecture: Scalable Parallel Programming with CUDA on Manycore GPUs"
6. Darren Murph. "Stanford University tailors Folding@home to GPUs". Retrieved 2007-10-04.
7. Mike Houston. "Folding@Home - GPGPU". Retrieved 2007-10-04.
8. Linear algebra operators for GPU implementation of numerical algorithms", Kruger and Westermann, International Conf. on Computer Graphics and Interactive Techniques, 2005
9. "ABC-SysBio—approximate Bayesian computation in Python with GPU support", Liepe et al., Bioinformatics, (2010), 26:1797-1799.
10. V. Garcia and E. Debreuve and M. Barlaud. Fast k nearest neighbor search using GPU. In Proceedings of the CVPR Workshop on Computer Vision on GPU, Anchorage, Alaska, USA, June 2008.
11. Michael Swaine, "New Chip from Intel Gives High-Quality Displays", March 14, 1983, p.16
12. Kirk D.B., Wen-mei W. Hwu «Programming massively parallel processors. A hands-on approach», 2010, 279 ст.
13. Боресков А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В.Боресков, А.А.Харламов. - М: ОЛМА-ПРЕСС, 2010. – 234 с.
14. J. Sanders, E.Kandrot «CUDA by example. An introduction to general-purpose GPU programming», 2010, 313 ст.
15. Леонтьев В.П. Новейшая энциклопедия персонального компьютера / В.П. Леонтьев. – М: ОЛМА-ПРЕСС, 2003. – 450 с.
16. Локазюк В.М. Надійнсть, контроль, діагностика і модернізація ПК / В.М. Локазюк., Ю.Г.Савченко. – К: Академія, 2004. – 376 с.

Downloads

Abstract views: 255

How to Cite

[1]
V. P. Kozhemyako, L. V. Zahoruiko, and T. A. Martyanova, “АНАЛІТИЧНІ АСПЕКТИ РЕАЛІЗАЦІЇ СИСТЕМ З ОБРОБЛЕННЯ БІОМЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ ВІДЕОГРАФІЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ”, Опт-ел. інф-енерг. техн., vol. 24, no. 2, pp. 121–126, Oct. 2013.

Issue

Section

Biomedical Optical And Electronic Systems And Devices

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.

Most read articles by the same author(s)

<< < 1 2 3 4 5 6 > >>