La tesis presenta una doble vertiente, por un lado se ha trabajado sobre el procesamiento de secuencias de imágenes médicas mediante la transformada Wavelet para disminuir la entropía, y por tanto facilitar la posterior compresión de este tipo de datos, y por otro lado se realiza un estudio de esquemas para la paralelización de los algoritmos propuestos.
Por tanto, las líneas de investigación en las que se puede encuadrar la tesis son tanto la teoría de la información y codificación para la compresión de datos (asociada directamente a la teoría de la señal), como el diseño de algoritmos paralelos.
La principal aportación de la tesis es el profundo estudio realizado sobre la transformada Wavelet 3D para su uso en la compresión de secuencias de imágenes médicas, destacando la propuesta de un nuevo método basado en la definición de ventanas, sobre las que se opera mediante ventanas-fijas de reducido tamaña, y que resuelve de esta forma los graves problemas de requerimientos de memoria de la transformada Wavelet 3D Clásica y sus variaciones directas. Además, esta nueva propuesta y otras analizadas (como la N0, N1) presenta, en general, una mayor reducción de entropía si se compara con el algoritmo Clásico, debido entre otros factores, a la introducción de eliminación de redundancia mediante la aplicación de la transformada Wavelet también en las subbandas temporales de alta frecuencia.
Respecto a la paralelización de los algoritmos propuestos, una de las principales aportaciones es el uso del esquema de descomposición no alternado para la paralelización de la transformada Wavelet, siendo la primera vez que se aplica este tipo de descomposición en una paralelización 3D. Gracias a la introducción de este tipo de descomposición se evita gran parte de las comunicaciones entre los procesadores una vez repartida la carga. De hecho, se evalúan distintos esquemas que permiten evitar incluso toda comunicación dentro del cálculo 3D, obv
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