DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS PARALELOS PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS MÉDICAS

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1 DESENVOLVIMENTO DE ALGORITMOS PARALELOS PARA PROCESSAMENTO DE IMAGENS MÉDICAS Development of parallel algorithms for medical image processing Paulo Ricardo Xavier Almeida 1, Marcelo Ossamu Honda 2, Daniel Andersen Cerqueira Lima 3 1 Universidade Estadual de Santa Cruz - UESC, Ilhéus (BA), Brasil 2 Professor Titular do Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas (DCET), Universidade Estadual de Santa Cruz (UESC), Ilhéus (BA), Brasil. 3 Universidade Estadual de Santa Cruz - UESC, Ilhéus (BA), Brasil Resumo: O objetivo deste artigo é demonstrar a viabilidade da melhoria no tempo de execução de algoritmos utilizados para caracterização de imagens médicas, com base na análise dos atributos estatísticos de textura, por meio do uso da computação paralela. Foram implementados algoritmos para a extração de quatorze atributos estatísticos de textura sugeridos por Haralick et al. (1973), obtidos da média das matrizes de co-ocorrência normalizadas. Os algoritmos foram desenvolvidos de forma sequencial e paralela, utilizando a linguagem de programação C/C++ com o framework Qt e a Aplication Programming Interface (API) de programação paralela, OpenMP. Para avaliar a metodologia proposta, foi utilizado o speedup e eficiência, comparando as versões, paralela e sequencial, dos algoritmos, o que permitiu a avaliação do desempenho alcançado com o paralelismo. Os resultados registrados nos testes demostram a aplicabilidade da metodologia em imagens de 512X512 pixels (Picture elemento), principalmente para imagens de 12 bits de resolução de níveis de cinza. Palavras-chave: Diagnóstico por Imagem, Processamento de Imagens Assistida por computador, Interpretação de Imagens Assistida por computador. Abstract: The purpose of this article is to demonstrate the feasibility of improvement in runtime of algorithms used for characterization of medical images, based on the analysis of statistical attributes texture, through the use of parallel computing. Were implemented algorithms for extracting fourteen statistical attributes texture suggested by Haralick et al. (1973), obtained from the average of standardized co-occurrence matrices. The algorithms were developed in parallel and sequential way, using the programming language C/C++ with Qt framework and Application Programming Interface (API) of parallel programming, OpenMP. To evaluate the proposed methodology was used the speedup and efficiency by comparing versions, sequential and parallel algorithms, which allowed the assessment of performance achieved with the parallelism. The recorded results in the tests demonstrate the applicability of the methodology in 512 x 512 pixel (Picture element), mainly for images of 12-bit resolution of gray levels. Keywords: Diagnostic imaging, computer-assisted image processing, computer-assisted image interpretation. Introdução Imagens médicas têm por finalidade o auxílio à análise, diagnóstico e fornecimento de material para o acompanhamento de terapias. O expressivo progresso tecnológico empregado na área médica, mais especificamente na radiologia, nas ultimas décadas, a exemplo da ultrassonografia, tomografia computadorizada (TC) e da ressonância magnética nuclear (RMN), vem possibilitando o surgimento de técnicas e ferramentas computacionais de processamento de imagens radiológicas voltadas, por exemplo, para aprimorar a acurácia do diagnóstico de patologias, mediante o uso da resposta do computador como referência. Isso certamente contribuiu para fazer do diagnóstico por imagem uma importante linha de pesquisa na medicina. Metodologias utilizadas para o tratamento de imagens médicas consistem essencialmente em modelar algoritmos computacionais para processar as imagens do exame do paciente, melhorando e/ou extraindo informações (características) úteis, que auxiliem o médico especialista na sua interpretação, visando um diagnóstico correto sobre uma possível doença 1. 1

2 Vários métodos têm sido desenvolvidos na medicina com a finalidade de extrair informações que caracterizem exames radiográficos, dentre eles, os métodos de análise de textura desempenham um papel significativo, principalmente, devido a sua proximidade com a percepção visual humana, além de amplamente utilizada na literatura 2. As características texturais são consideradas uma valiosa fonte de informação para o processo de análise e interpretação, pois permitem medir propriedades de uma imagem como brilho, suavidade, rugosidade ou regularidade 3, possuindo alta correlação com as estruturas presentes nas imagens. O objetivo da análise de textura é estudar as propriedades da superfície de um objeto, compreender como os seres humanos discriminam diferentes texturas e modelar algoritmos que tenham a capacidade de realizar essa tarefa, a fim de descrever objetos e regiões de interesse que compõem a imagem 4. Haralick et al.(1973) propõe um procedimento geral para extrair propriedades de textura de imagens. Em seu trabalho são construídas matrizes de distribuição da dependência espacial dos níveis de cinza (Spatial Gray Level Dependence - SGLD), das quais pode ser extraído um conjunto de quatorze atributos de textura, utilizados para discriminar estruturas de interesse 2. Verifica-se, entretanto, que esse processo de definir um conjunto de características capazes de descrever regiões contidas em uma imagem é uma tarefa complexa e demorada principalmente em se tratando de analise de imagens médicas 5. Dessa forma, surge à necessidade de otimização dos algoritmos envolvidos nesse processo. Por outro lado, uma das recentes inovações em hardware têm sido o desenvolvimento e a popularização dos processadores multicore, compostos por múltiplos núcleos independentes dentro de uma única pastilha 6. Neste Cenário, surge uma necessidade atual de reengenharia dos softwares existentes, a fim de se beneficiarem desses novos avanços em hardware 6. Portanto, a paralelização de algoritmos tem se tornado cada vez mais importante para acelerar o processamento dos dados, fazer o uso mais eficiente dessas máquinas e reduzir o tempo de execução dos programas. Nesse contexto, o presente trabalho consistiu em desenvolver algoritmos paralelos para análise estatística de textura, conforme proposto pelo trabalho de Haralick et al.(1973) 2, nessa nova arquitetura (multicore). Essa metodologia foi aplicada a imagens médicas, utilizadas com fonte de dados, buscando otimizar o tempo de processamento para caracterização do seu conteúdo de textura, e então, poder contribuir para a realização de um diagnóstico mais ágil. Métodologia Linguagem de Desenvolvimento Os algoritmos foram desenvolvidos em linguagem C/C++, na plataforma GNU/Linux. Bastante popular no meio acadêmico, a linguagem criada por Bjarne Stroustrup nos anos 80, é ainda hoje uma das linguagens de programação mais populares. C/C++ tem suporte direto aos conceitos e técnicas chave em softwares reais 7. Em processamento paralelo, a linguagem conta com a biblioteca OpenMP, que define uma interface simples e flexível para o desenvolvimento de programas paralelos em diferentes plataformas 8 Ambiente de Desenvolvimento Como ambiente de desenvolvimento deste projeto, foi utilizado a IDE (Integrated Development Environment) Qt creator, uma das ferramentas inclusas no kit de desenvolvimento de software (Software Development Kit SDK) do framework Qt (Qt SDK), produto mantido pela Nokia, utilizado na versão 4.7. Além da ferramenta Qt creator, a bagagem do Qt SDK oferece ainda: Qt designer, uma ferramenta utilizada para projetar e construir interface gráfica com o usuário (Graphical User Interfaces - GUI); Qt Linguist para editar arquivos de traduções; e o Qt Assistant, que oferece uma documentação detalhada de todas as classes e métodos disponíveis 9. Banco de Imagens As Imagens médicas utilizadas para testes foram coletadas de base de 2

3 imagens públicas. Foram coletadas imagens no formato digital DICOM com 8 e 12 bits de resolução de níveis de cinza e dimensões(largura X Altura) de 512X512. Análise de Textura A análise de textura foi feita a partir de informações estatísticas obtidas através de atributos extraídos da média das matrizes de co-ocorrência de níveis de cinza 2. A matriz de co-ocorrência de níveis de cinza, também chamada spatial gray level dependence (SGLD) ou histograma de segunda ordem, carrega informações sobre a disposição espacial entre os pixels vizinhos da imagem, possibilitando a extração de atributos que representam características de textura da imagem, como rugosidade, granulosidade, aspereza, regularidade, entre outras 10. Ela não considera apenas distribuição de intensidade, como é feito no histograma de primeira ordem, mas também as posições espaciais relativas dos pixels da imagem, sendo uma representação da probabilidade de ocorrência p(i, j) de um particular par de valores semelhantes de nível de cinza i e j, calculado a partir de um distância d e um ângulo θ 10. A matriz de co-ocorrência será uma matriz quadrada, pois conterá o numero de linhas e colunas equivalentes a quantidade de níveis de cinza contidos na imagem, e uma simetria de valores em relação a sua diagonal principal. Foram calculadas matrizes de co-ocorrência para quatro ângulos θ distintos (0º, 45º, 90º e 135º ), nos dois sentidos da matriz, como esta ilustrado na Figura 1 abaixo, a uma distância d entre os pares de níveis de cinza i e j. Considerando o parâmetro d fixo, para cada um desses ângulos será computada uma matriz de co-ocorrência, que representa a transição de níveis de cinza entre pixel dispostos nessa orientação específica. Neste trabalho utilizou-se a distância igual a 1, entretanto, qualquer valor de distância pode ser utilizado. Figura 1: Ângulos para o cálculo da matriz de co-ocorrência. Fonte: Textural features for image classification 2 Haralick et al.(1973) 2 apresenta em seu trabalho as equações para calcular as matrizes de co-ocorrência conforme definida anteriormente. A Figura 2 ilustra a extração da matriz de co-ocorrência para uma imagem simples com quatro níveis de cinza na direção 0º e uma distância d igual a 1, em que, para cada pixel de referência i analisado, verifica-se o pixel j imediatamente a direita, p(i, j). Cada posição da matriz conterá a variação dos níveis de cinza referente aos parâmetros informado, considerando os índices da matriz. Então, a posição (0, 0) da matriz, por exemplo, conterá a frequência da ocorrência do valor de tom de cinza 0 com vizinho no nível de cinza 0 na horizontal. 3

4 Figura 2: Extração da matriz de co-ocorrência na orientação 0º e distância 1. Fonte: Textural features for image classification 2 Após o cálculo das matrizes nos quatro ângulos, realiza-se a normalização destas, dividindo cada elemento da matriz pela soma total de todos os elementos, e então calcula-se a média entre elas, transformando-as em uma única matriz que representou quantitativamente a imagem a ser analisada. Dessa média das matrizes, foram extraídos os chamados descritores de textura, conhecidos como descritores de Haralik. Com o objetivo de caracterizar as informações texturais contidas em uma imagem, Haralick et al.(1973) 2 sugerem um conjunto 14 descritores de textura extraídos da matriz de co-ocorrência, os quais foram utilizados neste trabalho para a análise das características de textura das imagens coletadas, que são: Variância, Correlação, Contraste, Entropia, Soma da Entropia, Diferença da Entropia, Momento da Diferença Inversa (MDI), Media da Soma, Variância da Soma, Media da Diferença, Variância da Diferença, Energia, Medida de Informação de Correlação 1 (MIC1), e Medida de Informação de Correlação 2 (MIC2) 2. Um descritor de textura ou de Haralick é um valor calculado a partir da matriz SGLD da imagem, que quantifica algumas características da variação dos níveis de cinza dessas imagens. OpenMP Foi utilizado o padrão OpenMP para implementação paralela dos métodos desenvolvidos (cálculo dos descritores de Haralick obtidos da matriz de co-ocorrência dos níveis de cinza). Essa escolha se deve ao fato de ser bastante útil atualmente a paralelização em ambientes de memória compartilhada, pois muitos computadores hoje em dia são multicore. O OpenMp é uma Application Programming Interface (API) que permite a criação de programas paralelos com compartilhamento de memória através da criação explicita e otimizada de um conjunto de threads (linhas de execução) 11. Suas funcionalidades podem ser utilizadas nas linguagens Fortran e C/C++. OpenMP foi definido juntamente por um grupo de grandes empresas do ramo de software e hardware de computador. Ele apresenta portabilidade, escalabilidade e oferece ao programador uma interface simples e flexível para o desenvolvimento de aplicações paralelas. Consiste de um conjunto de diretivas de compilação identificadas por #pragma omp na linguagem C/C++, interpretadas como comentários por compiladores sem suporte, e que devem ser adicionadas antes do trecho de código que se pretende paralelizar. Consiste também de variáveis de ambiente que permitem ao programador configurar como o compilador deve agir em trecho de código possível de ser paralelizado 6. OpenMP se destaca pela simplicidade de programação e por ser simples a conversão de um programa sequencial existente para paralelo. Métricas de Desempenho Quando se adota uma solução paralela a um determinado problema, o principal interesse é medir o ganho de desempenho que teremos sobre a uma implementação serial desse mesmo problema. Existem algumas métricas que são utilizadas 4

5 para quantificar esse ganho, neste trabalho foram utilizadas as métricas: speedup e a eficiência. O speedup é definido como a razão entre o tempo de processamento gasto utilizando o código serial e o tempo utilizando o código paralelo com vários núcleos de processamento 12. A equação de speedup pode ser definida na forma: Onde: p representa o numero de centrais de processamento utilizadas na região paralela, Tserial é o tempo gasto pela versão sequencial e Tparalelo é o tempo do código paralelo com p processadores. De uma forma geral essa métrica possui as seguintes características descritas na Tabela 1: Tabela 1: Faixas de valores e descrição dos tipos de speedup. S(p) < 1 Slowdown, situação indesejável; 1 < S(p) < p Sublinear, comportamento geral; S(p) = p Linear, ideal, pois não existe sobrecarga; S(p) > p Supralinear, situação possível; A eficiência é a medida de utilização das centrais de processamento em um programa paralelo em relação ao programa serial 12. Ela é definida pela razão entre o speedup S(p) alcançado e o numero de centrais de processamento p. As características da métrica de Eficiência podem ser vistos na Tabela 2. Tabela 2: Faixas de valores e descrição dos tipos de Eficiência. E(p) < 1 Slowdown, situação indesejável; 1 < E(p) < p Sublinear, comportamento geral; E(p) = p Linear, ideal, pois não existe sobrecarga; E(p) > p Supralinear, situação possível; Hardware Utilizado Para avaliar o ganho em termos de tempo computacional com a implementação dos algoritmos paralelos para os métodos de analise de textura descritos, testes foram realizados em um computador disponibilizado pelo Núcleo de Biologia Computacional e Gestão de Informações Biotecnológicas (NBCGIB), o qual possui: Dois processadores, de quatro cores, Intel Xeon E5520 com 2,27 GHz de velocidade de clock, 8M de cache, 16 Gb de memória RAM e sistema operacional GNU/Linux 64 bits. Na compilação dos algoritmos, serial e paralelo, utilizou-se o compilador Intel C++ Compiler (ICC) da Intel, versão Para ambos os algoritmos foi utilizada a flag de otimização O2, no processo de compilação. Resultados e Discussões A análise de desempenho dos algoritmos para extração dos descritores de textura, realizouse por meio de diferentes testes com imagens de dimensões 512X512 pixels, de 8 e 12 bits de quantização de níveis de cinza, na maquina disponibilizada pelo NBCGIB. Os resultados são apresentados com base no tempo de execução, do qual são calculadas as métricas speedup e eficiência. Após a realização dos testes, obteve-se uma média dos 10 tempos de processamento, em (1) (2) 5

6 segundos, tanto à aplicação sequencial quanto à paralela. Quanto à avaliação da execução em paralelo, foram efetuados testes com a criação de 2, 3, 4, 5, 6, 7 até 8 threads na região paralela, o máximo permitido na arquitetura utilizada. Dessa forma, foi possível realizar a comparação de desempenho (speedup e eficiência) entre o tempo computacional gasto para execução dos códigos paralelos com o tempo gasto para sua execução em sequencial. Na Figura 3 são apresentados os valores de speedup obtidos com o aumento do numero de threads, a coluna do sequencial é mantida apenas como referencial visual. O speedup é proporcional à carga de trabalho, ou seja, ao aumentar o tamanho do bloco de interações por threads, existe uma tendência de aumento do speedup até um limite 13. Da análise da Figura 3, observa-se que houve uma desaceleração do speedup para as imagens de 8 bits, enquanto que para imagens de 12 bits isso não aconteceu. Esse comportamento ocorreu devido a estratégia utilizada para a paralelização dos algoritmos, pois como as imagens de 8 bits representam dados de entrada pequenos e consequentemente carga de trabalho pequena, o ganho com a paralelização fica comprometido. Esse quadro torna-se ainda pior quando o numero de threads criadas na região paralela é acima de quatro, pois como o computador utilizado é constituído por dois processadores Intel Xeon E5520, tornase possível criar oito threads independentes, no qual quatro threads (1, 2, 3, 4) estão associadas aos cores de um processador e as outras quatro (5, 6, 7, 8) associadas aos cores do outro processador. Dessa forma, quando são utilizados cinco threads, por exemplo, quatro delas estão associadas a um processador e a outra thread estará no outro processador, implicando em um gerenciamento mais complexo. Então, o gerenciamento mais complexo e uma carga de trabalho reduzida podem ter implicado no aumento de tempo computacional para as imagens de 8 bits, e consequentemente desaceleração do speedup. Esse efeito inverso de aumento do tempo computacional não aconteceu para as imagens de 12 bits, as quais apresentaram resultados melhores, porque a carga de trabalho é mais intensa. Figura 3: Speedup obtido, com o aumento do numero de threads, para imagens de dimensões 512X512 pixels e 8 e 12 bits de resolução de níveis de cinza. A Figura 4 representa a eficiência obtida com os algoritmos paralelos aumentando o numero de threads. A eficiência é a medida do speedup em relação ao número de threads, nesse caso. 6

7 Conclusão Figura 4: Eficiência obtida com os algoritmos paralelos. Dentre as varias formas de análise de textura existentes, este trabalho explorou a abordagem estatística proposta por Haralick. Escolhemos essa abordagem devido ao fato dela estar sendo amplamente utilizada em diversas aplicações orientadas ao auxílio ao diagnóstico na medicina. Dessa forma, a otimização do tempo de execução desse processo e consequentemente o tempo de resposta, poderá contribuir para a realização mais ágil de um diagnóstico feito pelo médico especialista. Uma forma encontrada para reduzir o tempo de resposta desse processo, como pode ser observado nos resultados obtidos nesse trabalho, é por meio da implementação de algoritmos paralelos para ambientes memória compartilhada, utilizando a API de programação paralela OpenMP. De um modo geral, os resultados alcançados com a metodologia apresentada, mostraram satisfatórios e, dessa forma, concluiu-se que é recomendável sua aplicabilidade para a análise de textura de imagens médicas, principalmente para imagens de 12 bits de resolução de níveis de cinza, que é uma característica da maioria das imagens médicas. Agradecimentos Pesquisa desenvolvida com o auxílio do Núcleo de Biologia Computacional e Gestão de Informações Biotecnológicas (NBCGIB). Referências [1] F. L. S. Nunes, Introdução ao Processamento de Imagens Médicas para Aux \ilio ao Diagnóstico Uma Visão Prática, lbd.dcc.ufmg.br, [2] R. M. Haralick, K. Shanmugam, and I. Dinstein, Textural features for image classification, Systems, Man and Cybernetics, IEEE Transactions on, vol. 3, no. 6, pp , Nov [3] R. C. GONZALEZ and R. E. Woods, Processamento de Imagens Digitais. São Paulo, 2007, p [4] J. P. R. do Nascimento, Análise e classificação de imagens baseadas em características de textura utilizando matrizes de co-ocorrência, Universidade Federal do Paraná - UFPR,

8 [5] W. R. Schwartz, SEGMENTACÇÃO DE IMAGENS BASEADA EM DEPENDÊNCIA ESPACIAL UTILIZANDO CAMPO ALEATÓRIO DE MARKOV ASSOCIADO COM CARACTERÍSTICAS DE TEXTURAS, Universidade Federal do Paraná - UFPR, [6] G. Slabaugh, R. Boyes, and X. Yang, Multicore Image Processing with OpenMP [Applications Corner, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 27, no. 2, pp , Mar [7] B. Stroustrup, Programming: Principles and Practice Using C++, 1st ed. Addison- Wesley, 2008, p [8] OpenMP.org, [Online]. Available: [Accessed: 20-Jun- 2012]. [9] J. Blanchette and M. Summerfield, C++ GUI Programming with Qt 4, 4th ed. U.S:, 2006, p [10] E. Ribeiro, P. M. D. Azevedo-marques, L. F. D. Oliveira, R. Rodrigues, P. Jr, and C. S. Trad, CARACTERIZAÇAO DE LESÕES INTERSTICIAIS DE PULMÃO EM RADI- OGRAMA DE TÓRAX UTILIZANDO ANÁLISE LOCAL DE TEXTURA *, vol. 38, no. 3, pp , [11] B. Chapman, G. Jost, and R. Van Der Pas, Using OpenMP: portable shared memory parallel programming, vol. 10. The MIT Press, 2007, p [12] H. P. B. Neto, J. A. C. Costa, S. Eduardo, and S. Silveira, Processamento paralelo com openmp em um simulador dinâmico de linhas de ancoragem e risers, parte ii, vol. XXIX, pp , [13] J. A. C. Costa and M. C. Sena, TUTORIAL OpenMP C/C++, 1st ed. Maceió, AL:, 2008, p. 50. Contato Autor Correspondente: Paulo Ricardo Xavier Almeida 8

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