Stratégie de parallélisme d'une méthode de segmentation des vaisseaux rétiniens sur architecture parallèle à mémoire partagée

Résumé : La segmentation des vaisseaux sanguins dans l'image du fond d'oeil est une étape primordiale pour la détection de plusieurs pathologies oculaires. Une méthode de segmentation a été proposée dans [12]. Le traitement de la méthode est composé de trois étapes dépendantes: Fournir deux images binaires pour extraire les vaisseaux larges, calculer les caractéristiques des pixels afin d'extraire les vaisseaux fins, puis combiner les vaisseaux larges et fins. Cette méthode aboutit à une performance importante en matière de taux de détection. Cependant, Le temps d'exécution de la segmentation est entre 3 à 12 secondes lors de l'exécution sur des images rétiniennes ayant des résolutions comprises entre 768 * 584 et 999 * 960. En outre, les rétinographes actuellement utilisées fournissent des images avec des résolutions nettement supérieures, ce qui engendrent une augmentation similaire dans les temps d'exécution de la méthode de segmentation. Ce critère présente un facteur limitant pour la mise en pratique de la technique de segmentation dans les systèmes automatiques de traitement des images rétiniennes. Dans cet article, nous proposons une stratégie de parallélisme de l'approche de segmentation pour l'implémentation sur des architectures parallèles à mémoires partagées. Premièrement, les deux images binaires sont générées en parallèle. Par la suite, les traitements liés à l'extraction des caractéristiques des pixels sont réparties sur des ensembles en fonction de leurs complexités. Ensuite, chaque ensemble est ordonnancé vers une unité de calcul.. Par la suite, les images de vaisseaux larges et de vaisseaux fins sont subdivisées en sous-images dans l'objectif de les combiner en parallèle. La stratégie parallèle est mise en oeuvre à l'aide d'OpenCV, puis évaluée sur des ensembles de données publiques STARE. Des analyses expérimentales du temps d'exécution et de l'efficacité sont présentées et discutées.
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Contributor : Rostom Kachouri <>
Submitted on : Saturday, February 2, 2019 - 7:26:52 AM
Last modification on : Tuesday, March 19, 2019 - 11:43:24 PM
Long-term archiving on : Friday, May 3, 2019 - 3:49:10 PM

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Yaroub Elloumi, Rostom Kachouri, Mohamed Hedibedoui, Mohamed Akil. Stratégie de parallélisme d'une méthode de segmentation des vaisseaux rétiniens sur architecture parallèle à mémoire partagée. WORKSHOP AMINA 2018 "Applications Médicales de l'Informatique : Nouvelles Approches", Nov 2018, Monastir, Tunisie. ⟨hal-02004691⟩

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