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云计算技术在医学图像计算领域的应用进展

发布时间:2019-05-20 点击量:

近年来,云计算已成为高性能计算的新趋势。云计算是一种基于Internet的计算方法。通过这种方式,用户可以大规模地申请供应商提供的各种硬件和软件资源。云计算具有诸如超大规模,虚拟化,高可靠性,按需服务和极低成本等许多优势,使其成为科学计算的重要工具。

在医学成像技术及其跨学科领域,有许多问题需要通过高性能计算来解决,例如医学图像重建,放射治疗剂量评估和成像基因组学。由中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像实验室研究员高欣领导的数字介入治疗小组,开展了云计算技术在医学图像计算领域的研究和应用。 2014年,在医学影像方面取得了进展。数据处理。以放射治疗剂量评估为例,研究组成员刘阳川针对本地计算机上耗时放疗剂量评估问题,进行了基于云计算加速的放射剂量评估研究。研究人员提出通过在云计算平台Amazon EC2上构建Hadoop集群来使用基于MapReduce的GATE模拟加速方案(参见图1)(参见图2)。在该计划中,GATE是一种蒙特卡罗模拟软件,具有全面的放射治疗剂量评估; Hadoop是一个开源软件,提供分布式计算框架MapReduce,并提供大数据存储框架HDFS。

在云Hadoop集群中,节点(也称为主机和实例)来自同一台机器映像(Amazon Machine Image,AMI),并分配了不同的角色。其中一个主节点负责计算任务分配,以及一个Secondary NameNode节点。负责备份主节点和多个从节点进行计算。本地计算机通过SSH通信协议实现与云集群的数据上传和下载。

在MapReduce框架中,有两个任务,Map和Reduce,它们在worker节点中运行,分别负责计算和合并。 Map任务首先从HDFS下载模拟代码文件(子宏),然后调用GATE进行模拟,并将中间结果(子剂量,子剂量不确定性)作为键值对发送。 。 Reduce任务将中间结果与相同的密钥合并,并将最终结果传输到HDFS。

为了验证基于MapReduce的GATE仿真加速方案的有效性,研究人员建立了18MeV X射线事件水模型实验,进行了局部单线程仿真,云多聚类仿真,云多波束强度仿真,和集群可靠性仿真。 。在实验中,作为云计算加速的典型结果,与单个工作节点集群和本地计算机相比,具有64个工作节点的集群实现了41倍和32倍的加速。除了在医学成像中的应用外,该程序还可以应用于生物医学科学的许多方面,例如基因测序和蛋白质分析。

上述研究结果发表在澳大利亚物理与物流中心。医学工程科学。

研究工作由国家自然科学基金,中国科学院研究设备开发项目和苏州科技项目资助。 (资料来源:中国科学院苏州生物医学工程技术研究所)

论文链接

云计算技术研究获进展1