Para el análisis de los tiempos de ejecución, se implementó el algoritmo en un chip específico, el SCAMP-3 vision system. Para el primer análisis se ha hecho uso de una base de datos pública, concretamente la DRIVE (Digital Retinal Image for Vessel Extraction). Esta última versión ha sido analizada desde un punto de vista del ajuste de los resultados y desde el punto de vista de la velocidad de ejecución. Esta versión ha sido redefinida para ser implementada en un chip SIMD. Sin embargo, la complejidad de algunas de las operaciones propuestas en esta versión eran de una alta complejidad para ser implementados en los chips pixel paralelos actuales con capacidades SIMD (Single Instruction Multiple Data). Los resultados obtenidos eran buenos bajo el punto de vista del procesado de imagen. La primera versión del algoritmo fue diseñada basándose en el paradigma CNN.
Esta técnica permite también su proyección en un dispositivo hardware específico. Este algoritmo utiliza una técnica de contornos activos, los Pixel level snakes (PLS) que permiten aprovechar las ventajas de los contornos activos, como es su capacidad de funcionamiento con contornos borrosos así como su robustez ante el ruido, y al mismo tiempo todo ello procesándose a una alta velocidad de computación. La tesis doctoral propone un nuevo algoritmo para la extracción del árbol arterio-venoso en imágenes digitales de retina usando sistemas pixel paralelo que le confiere un procesamiento a alta velocidad, Inicialmente el problema de la extracción del árbol arterio venoso se estudió desde el punto de vista del procesamiento de imágenes utilizando técnicas pixel paralelo, concretamente bajo el paradigma de las Cellular Neural Networks.
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