|
Меню раздела «МНТ»
Меню разделов
|
Рудой Е.М.
Исследование эффективного распараллеливания задач анализа медицинских изображений с использованием гибридного подхода Java: ForkJoinPool, CompletableFuture и адаптивная технология обработки
Research on efficient parallelization of medical image analysis tasks using a hybrid approach in Java: ForkJoinPool, CompletableFuture, and adaptive processing technology
| УДК: |
004.272.4:004.43'22 |
| Аннотация: |
В статье представлено исследование методов параллельного программирования на платформе Java для повышения эффективности обработки медицинских изображений. Основное внимание уделено существующим подходам, таким как ForkJoinPool и CompletableFuture, и их ограничениям. Автором предложена новая адаптивная гибридная технология, которая объединяет преимущества этих методов и внедряет интеллектуальное управление задачами, позволяя значительно улучшить производительность. Проведенные тесты подтвердили, что новая методика обеспечивает лучшие результаты по сравнению с традиционными подходами, позволяя оптимизировать время выполнения и снизить накладные расходы на управление потоками. |
Ключевые
слова: |
параллельное программирование, обработка медицинских изображений, ForkJoinPool, CompletableFuture, Java, адаптивная технология, асинхронное выполнение, гибридные алгоритмы, высокопроизводительные вычисления |
| Abstracts: |
The paper focuses on efficient parallelization of medical image analysis tasks using a hybrid Java approach and adaptive processing technology. The existing approaches such as ForkJoinPool and CompletableFuture and their limitations are considered. The author proposes a new adaptive hybrid technology that combines the advantages of these methods and introduces intelligent task management, significantly improving performance. Tests confirmed that the new method delivers superior results compared to traditional approaches, optimizing execution time and reducing overheads in task management. |
| Keywords: |
parallel programming, medical image processing, ForkJoinPool, CompletableFuture, Java, adaptive technology, asynchronous execution, hybrid algorithms, high-performance computing |
Авторы статьи:
РУДОЙ
Евгений Михайлович
rudoy95@mail.ru |
Старший ИТ-инженер (старший Java-разработчик), АО «СберТех» |
Список литературы:
| 1. |
Naveen Yalla. (2020). Java 8 Parallel Processing With CompletableFuture. URL: https://dzone.com/articles/java-8-parallelprocessing-with-completable-future. |
| 2. |
Naveen Yalla. (2021). Asynchronous programming in Java with CompletableFuture. URL: https://github.com/aliakh/demo-javacompletablefuture. |
| 3. |
Alexander Makeev. (2021). Parallel Merge Sort with Fork/Join Framework. URL: https://hackernoon.com/parallel-merge-sortwith-forkjoin-framework. |
| 4. |
CS2030S Programming Methodology II. (2024). Fork and Join in Java. National University of Singapore. URL: https://nus-cs2030s.github.io/2021-s2/37-forkjoin.html. |
| 5. |
Vanderbilt University. (2024). Distributed Object Computing (DOC) Group for Distributed Real-time and Embedded (DRE) Systems. URL: https://www.dre.vanderbilt.edu/. |
| 6. |
Богачев К.Ю. Основы параллельного программирования. М.: КНОРУС. 2020. 312 с. |
| 7. |
Гетц Б., Пайерлс Т., Ли Д. Java Concurrency на практике. СпБ.: Питер. 2022. 464 с. |
| 8. |
Wang J. Java Concurrency and Parallelism: Master advanced Java techniques for cloud-based applications through concurrency and parallelism. Packt Publishing. 2024. 496 p. |
| 9. |
Jones P. Java Concurrency Patterns: Mastering Multithreading and Asynchronous Techniques. 2024. 340 p. |
| 10. |
William S. Mastering Java Concurrency: From Basics to Expert Proficiency. 2024. 515 p. |
|
|
|
