Cinética de renderizado y relación de hardware para la digitalización de imágenes del Neurobanco de la Universidad de Antioquia

Rendering Kinetics and Hardware Relationship for the Digitization of Images of the Neurobank of the University of Antioquia

Contenido principal del artículo

Carlos A. Rueda
Laura Jaramillo González
Alejandro Soto-Ospina
Pedronel Araque Marín
Andrés Villegas Lanau

Resumen

Los cortes encefálicos en regiones anatómicas específicas, son claves para el entendimiento y descripción de algunas patologías relacionadas con enfermedades neurodegenerativas, el procesamiento de imágenes es un área emergente que permite la digitalización de la información, para la creación de un banco digital a partir de las imágenes de los cortes de encéfalo en la línea de investigación del Neurobanco del Grupo de Neurociencias de Antioquia. El software utilizado para el procesamiento de las imágenes fue Agisoft© Metashape, con el cual se hace el renderizado tridimensional de las fotos, ya que es clave conocer las condiciones de hardware para explorar las potencialidades del render en el software, para un menor tiempo, considerando conceptos de mask_tie point y mask_key point, unidades de procesamiento de cómputo y unidades de procesamiento gráfico. Los conjuntos de software obtenidos, cálculos cinéticos y relación de procesamiento independiente y combinado de gráfico, se determina que el mejor conjunto de hardware desde un aspecto técnico y funcional es un computador de escritorio con la combinación de una unidad de procesamiento Intel-i7 8700 con una tarjeta de video GTX 1060. No obstante, respecto a una relación de economía, el mejor hardware es Intel i5 9400 con una tarjeta de video GTX 1660, dado a que esta combinación da una mayor potencia en el procesamiento de imagen tridimensional, que un hardware con solo procesador, así este sea de alta potencia. Finalmente, como aspecto relevante, se espera complementar el análisis a partir del estudio de un conjunto de hardware de la compañía Radeon, que ofrece alternativas como las tarjetas de video AMD Rx 5700XT. 

 

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Detalles del artículo

Biografía del autor/a (VER)

Carlos A. Rueda, Universidad de Antioquia

Estudiante de pregrado Medicina, Universidad de Antioquia

Grupo de Neurociencias de Antioquia, Universidad de Antioquia, Sede de Investigaciones Universitarias (SIU).

Laura Jaramillo González, Universidad de Antioquia

Estudiante de pregrado Medicina, Universidad de Antioquia

Grupo de Neurociencias de Antioquia, Universidad de Antioquia, Sede de Investigaciones Universitarias (SIU),

Alejandro Soto-Ospina, Universidad de Antioquia

Tecnólogo químico, Universidad de Antioquia.

Químico, Universidad de Antioquia.

Candidato a Doctor en Ciencias Químicas, Universidad de Antioquia

Grupo Genética Molecular, Universidad de Antioquia, Instituto de biología

Pedronel Araque Marín, Universidad EIA

Químico, Universidad de Antioquia.

Magister en Ciencias Químicas, Universidad de Antioquia.

Candidato a Doctor en Ciencias Químicas, Universidad de Antioquia.

Director Grupo de Investigación e Innovación en Formulaciones Químicas, Universidad EIA

Andrés Villegas Lanau, Universidad de Antioquia

Médico, Universidad de Antioquia.

Magister en Ciencias Básicas Biomédicas, Universidad de Antioquia.

Doctor en Ciencias Básicas Biomédicas, Universidad de Antioquia. Fellow Research, Harvard University.

Grupo de Neurociencias de Antioquia, Universidad de Antioquia, Sede de Investigaciones Universitarias (SIU)

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