Volume 16 : Number 2 : Paper 3

August 2013 Selected papers from SCTC 2012 plus one regular paper
Title:
GPU-accelerated Polyp Detection in Virtual Colonoscopy

Authors and Affiliations:
María Poó, Centro de Computación Gráfica, Universidad Central de Venezuela Escuela de Computación, Caracas, Venezuela
Eduardo Buysse, Centro de Computación Gráfica, Universidad Central de Venezuela Escuela de Computación, Caracas, Venezuela
Rhadamés Carmona, Centro de Computación Gráfica, Universidad Central de Venezuela Escuela de Computación, Caracas, Venezuela
Ernesto Coto, Centro de Computación Gráfica, Universidad Central de Venezuela Escuela de Computación, Caracas, Venezuela
Héctor Navarro, Centro de Computación Gráfica, Universidad Central de Venezuela Escuela de Computación, Caracas, Venezuela

Abstract:
Nowadays, Virtual Colonoscopy (VC) is an important non-invasive alternative for the study of the colon. Substantial research efforts have been dedicated to this method, and one of the major challenges has always been producing accurate results in a short period of time. One of the most crucial phases of VC is the detection of polyp candidates, where possible lesions on the colon walls are automatically detected. Frequently, this stage requires intensive computations and therefore it is important to develop new techniques for reducing its execution time. This paper presents a technique for automatic detection of polyp candidates based on curvature analysis that reduces the execution time using parallel programming in CUDA. Additionally, we introduce a novel technique for discarding false positive detections based on the shape of a candidate in a planar cut. The obtained results show a remarkable reduction in execution time with respect to a CPU implementation as well as a low rate of false positives.

Spanish Abstract:
Actualmente, la Colonoscopia Virtual (CV) es una importante alternativa no-invasiva para el estudio del colon. A este método se le han dedicado sustanciales esfuerzos de investigación, y uno de los mayores restos siempre ha sido el de producir resultados precisos en un periodo corto de tiempo. Una de las fases más cruciales de la CV es la detección de candidatos a pólipos, donde se detectan automáticamente posibles lesiones en las paredes del colon. Frecuentemente, esta etapa requiere cálculos intensivos y por lo tanto es importante desarrollar nuevas técnicas para reducir su tiempo de ejecución. Este trabajo presenta una técnica para la detección automática de candidatos a pólipo basada en análisis de curvatura que reduce su tiempo de ejecución usando programación paralela en CUDA. Adicionalmente, se introduce una técnica novedosa para descartar falsos positivos basada en la forma de un candidato en un corte planar. Los resultados obtenidos muestran una reducción notable del tiempo de ejecución con respecto a una implementación para CPU, así como también una baja tasa de falsos positivos.

Keywords:
Virtual Colonoscopy, Polyp Detection, Curvature Analysis, CUDA

Spanish Keywords:
Colonoscopia Virtual, Detección de Pólipos, Análisis de Curvatura, CUDA

Received 2012-05-30, Revised 2013-01-15 , Editor: Omaira Rodriguez, Maria Elena Villapol
Full paper, 12 pages [ PDF, 568 Kb ]