Optimización del seguimiento de C. elegans en videos de microscopía

Autores
Marín, Sebastián Manuel
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Sánchez, Jorge Adrián
Wolovick, Nicolás
Descripción
Tesis (Lic. en Cs. de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2022.
Fil: Marín, Sebastián Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
En este trabajo se optimiza un algoritmo que detecta gusanos en imágenes de microscopía. Se comienza con un análisis del algoritmo existente, tanto de su comportamiento como la distribución de los tiempos de ejecución. Luego, se prueban varias optimizaciones, comenzando por los cuello de botella más notables y luego con optimizaciones menores. Finalmente, se analiza el desempeño de estas optimizaciones en una Raspberry Pi, siendo esta la plataforma sobre la que se planifica utilizar el programa optimizado.
In this work we present an optimization for a program that detects worms in microscopic images. It starts with an analysis of the existing algorithm, regarding both its behaviour and the distribution of its execution time. Then, several optimizations are tested, starting with the heaviest bottle necks, and following with minor optimizations. Finally, the results are analyzed on a Raspberry Pi, which is the platform where the optimized program will be used on.
Fil: Marín, Sebastián Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Materia
C. elegans
Detección
Optimización
C++
Detection
Optimization
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/28664
Acceder
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En este trabajo se optimiza un algoritmo que detecta gusanos en imágenes de microscopía. Se comienza con un análisis del algoritmo existente, tanto de su comportamiento como la distribución de los tiempos de ejecución. Luego, se prueban varias optimizaciones, comenzando por los cuello de botella más notables y luego con optimizaciones menores. Finalmente, se analiza el desempeño de estas optimizaciones en una Raspberry Pi, siendo esta la plataforma sobre la que se planifica utilizar el programa optimizado.
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