Medical classification with CUDA.

Promotor: dr inż. Robert Czabański


Coraz szersze wykorzystanie w diagnostyce medycznej komputerowych urządzeń pomiarowych wiąże się z koniecznością złożonej analizy ogromnej ilości danych. Stąd szerokie zainteresowanie narzędziami wspomagania decyzji medycznej. Wiele z rozwiązań opiera swe działanie na metodach inteligencji obliczeniowej. Wśród nich wyróżnić można klasę algorytmów mających swe źródło w statystycznej teorii uczenia. Uzyskiwana w nich wysoka jakość oceny związana jest z dużą złożonością obliczeniową. Jest to szczególnie uciążliwe ze względu na konieczność właściwego doboru parametrów klasyfikatora, wymagającego najczęściej wielu powtórzeń algorytmu dla rozważanych danych. Problem ten można rozwiązać przez wykorzystanie jednostek obliczeniowych współczesnych kart graficznych. Wśród dostępnych narzędzi wyróżnić należy technologię CUDA (ang. Compute Unified Device Architecture) opracowaną przez firmę nVidia. Jest to platforma narzędziowa pozwalająca na praktyczną implementację oprogramowania dla algorytmów obliczeniowych w postaci równoległych aplikacji działających na procesorze graficznym.

Celem pracy jest zaprojektowanie, wykonanie oraz przetestowanie systemu wspomagania decyzji diagnostycznych opartego na metodzie wektorów podtrzymujących, zaimplementowanej (Matlab lub język C) z wykorzystaniem wysokowydajnej architektury programistycznej CUDA.