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Performance assessment of parallel spectral analysis: towards a practical performance model for parallel medical applications

机译：平行光谱分析的性能评估：针对并行医疗应用的实用性能模型

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We present the first parallel medical application for the analysis of dynamic positron emission tomography (PET) images together with a practical performance model. The parallel application may improve the diagnosis for a patient (e.g. in epilepsy surgery) because it enables the fast computation of parameteric images on a pixel level as opposed to the traditionally used region of interest (ROI) approach which is applied to determine an average parametric value for a particular anatomic region of the brain. We derive the performance model from the application context and show its relation to abstract machine models. We demonstrate the accuracy of the model to predict the runtime of the application on a network of workstations and use it to determine an optimal value in the message frequency-size relationship.
机译：我们提出了第一个并行医学应用，用于分析动态正电子发射断层扫描（PET）图像以及实用的性能模型。并行应用可以改善对患者的诊断（例如在癫痫手术中），因为与传统的用于确定平均参数的感兴趣区域（ROI）方法相反，它可以在像素级别上快速计算参数图像特定大脑解剖区域的值。我们从应用程序上下文中导出性能模型，并显示其与抽象机器模型的关系。我们演示了该模型的准确性，以预测工作站网络上应用程序的运行时间，并使用它来确定消息频率大小关系中的最佳值。

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