大規模分散医用画像処理に向けた医用画像処理アプリケーションの最適化
大島聡史(名古屋大学　情報基盤センター)

概要

医用画像処理技術が発達し、必要不可欠な技術へと発展している。しかし画像や映像をもとに症状の判断や特定を行うのは人間であるため、判断支援などの技術に対する需要や期待は大きい。

並列計算や機械学習により高性能を達成している医用画像アプリケーションも増えてきているが、並列処理・高性能計算と縁のない医用画像処理研究者も多く、高性能な計算資源の活用が十分に行えているとは言い難い。

そこで本研究では、高性能計算分野の研究者と医用画像処理分野の研究者が協力し、スパコンを用いた大規模分散医用画像処理アプリケーションの実現（現有アプリケーションの大規模化・高速化）を目指している。

分散並列化・最適化が十分に進んでいない状態から一足飛びに大規模分散並列化を達成するのは容易ではないことから、まずはHPC分野から見れば小～中規模のノード数をターゲットとして、プログラムの最適化や分散並列化に取り組む。

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