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2017_WilliandeOliveiraBarreirosJúnior.pdf5,2 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorTeodoro, George Luiz Medeiros-
dc.contributor.authorBarreiros Júnior, Willian de Oliveira-
dc.date.accessioned2019-02-20T18:12:24Z-
dc.date.available2019-02-20T18:12:24Z-
dc.date.issued2019-02-20-
dc.date.submitted2018-02-10-
dc.identifier.citationBARREIROS JÚNIOR, Willian de Oliveira. Accelerating sensitivity analysis in microscopy image segmentation workflows with multi-level computation and data reuse. 2018. xii, 60 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/34063-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.pt_BR
dc.description.abstractCom a crescente disponibilidade de equipamentos de imagens microscópicas médicas existe uma demanda para execução eficiente de aplicações de processamento de imagens Whole Slide Tissue Images. Pelo processo de análise de sensibilidade é possível melhorar a qualidade dos resultados de tais aplicações, e subsequentemente, a qualidade da análise realizada a partir deles. Devido ao alto custo computacional e à natureza recorrente das tarefas executadas por métodos de análise de sensibilidade (i.e., reexecução de tarefas), emergem oportunidades para reuso computacional. Pela realização de reuso computacional otimiza-se o tempo de execução das aplicações de análise de sensibilidade. Este trabalho tem como objetivo encontrar novas maneiras de aproveitar as oportunidades de reuso computacional em múltiplos níveis de abstração das tarefas. Isto é feito pela apresentação de algoritmos de reuso de tarefas grão-grosso e de novos algoritmos de reuso de tarefas grão-fino, implementados no Region Templates Framework.pt_BR
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAccelerating sensitivity analysis in microscopy image segmentation workflows with multi-level computation and data reusept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordReuso computacionalpt_BR
dc.subject.keywordAnálise de sensibilidadept_BR
dc.subject.keywordProcessamento de imagens - técnicas digitaispt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.26512/2018.02.D.34063-
dc.description.abstract1With the increasingly availability of digital microscopy imagery equipments there is a demand for efficient execution of whole slide tissue image applications. Through the process of sensitivity analysis it is possible to improve the output quality of such applications, and thus, improve the desired analysis quality. Due to the high computational cost of such analyses and the recurrent nature of executed tasks from sensitivity analysis methods (i.e., reexecution of tasks), the opportunity for computation reuse arises. By performing computation reuse we can optimize the run time of sensitivity analysis applications. This work focuses then on finding new ways to take advantage of computation reuse opportunities on multiple task abstraction levels. This is done by presenting the coarse-grain merging strategy and the new fine-grain merging algorithms, implemented on top of the Region Templates Framework.pt_BR
dc.description.unidadeInstituto de Ciências Exatas (IE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Ciência da Computação (IE CIC)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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