OpenCL-alapú adatbányász algoritmus megvalósítása nagy mennyiségű egészségügyi jelek feldolgozására

OData támogatás
Konzulens:
Fekete Tamás
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

Az adatbányász algoritmusokat napjainkban egyre több területen alkalmazzák, hogy nagymennyiségű adathalmazból új ismereteket nyerjenek ki. Ezen algoritmusokat gyakran óriási adathalmazokon futtatják, ezáltal a számítási komplexitásuk is nagy, elvégzésük jelentős mennyiségű időt vehet igénybe. A programok futási idejének csökkentésére egy megoldás, hogy azokat amennyire lehetséges párhuzamosan hajtsuk végre. Az EKG jelek az egészségügyben fontos gyógyászati és kutatási célt szolgálnak. Rendszeres mérésük nagy adatmennyiséget eredményez.

E szakdolgozat az EKG mérések során keletkezett adatokban való, az OpenCL keretrendszer felhasználásával elkészült, párhuzamos mintakeresésre ad egy megoldást. Bemutatásra kerül benne az adatbányászat illetve a párhuzamos feldolgozás, valamint maga az OpenCL keretrendszer is. Ezen ismertek felhasználásával, a célalkalmazás felé vezető fejlesztési folyamat is ismertetésre kerül, amely során több, egyre nagyobb komplexitású mintakeresési feladat lett megvalósítva az OpenCL segítségével. Az így szerzett tapasztalatokból elkészült egy olyan alkalmazás, amely EKG mérések halmazában, akár minden halmazhoz külön, előre definiált mintát képes megkeresni párhuzamosan, a felhasználó által meghatározott hibahatároknak megfelelően. A keresendő mintát vagy mintákat képként is meg lehet adni a programnak.

A bemutatott ismeretek nem csupán ezen az egy alkalmazási területen hasznosíthatók, hanem olyan más területeken is, ahol nagy számítási teljesítmény elérése szükséges nagy mennyiségű adatok feldolgozása közben, például egyéb, a mintakereséstől különböző, adatbányászati területen is.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.