分布式并行計算在數(shù)字化人體圖像重采樣加速處理中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)字化人體研究，是醫(yī)學(xué)與信息技術(shù)、虛擬現(xiàn)實技術(shù)相結(jié)合的科技性研究課題，通過對人體信息多模式集成的研究，從而實現(xiàn)人體結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)字化、可視化，最終達(dá)到對人體功能的精確模擬。 在數(shù)字化人體模型建立的過程中，隨著切片加工精度的提高，大規(guī)模數(shù)據(jù)或者海量數(shù)據(jù)的處理是伴隨數(shù)字化人體研究要解決的一個關(guān)鍵技術(shù)，如何提高人體切片圖像數(shù)據(jù)的處理速度是目前研究的瓶頸之一。因此，尋求新的技術(shù)方法解決這一問題具有重要意義。 本文首先對目前常規(guī)采

2、用的數(shù)字化人體圖像重采樣工具軟件進(jìn)行了分析研究，研究發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在常用的商業(yè)軟件都只能在單機(jī)上實現(xiàn)二維圖像的重采樣，在大型計算機(jī)或圖形工作站上可以獲得較快的處理速度，但在微機(jī)上進(jìn)行處理需要較長的重采樣時間，難以滿足實時處理與顯示的需求，嚴(yán)重阻礙了數(shù)字化入體數(shù)據(jù)集在教學(xué)與臨床上的應(yīng)用。 針對當(dāng)前數(shù)字化人體圖像重采樣研究中的瓶頸問題，本文對數(shù)字化人體圖像數(shù)據(jù)重采樣技術(shù)的理論、方法進(jìn)行了全面、細(xì)致的研究，采用GDI+技術(shù)在單機(jī)上進(jìn)行了實現(xiàn)，

3、并在重采樣處理中引入流水線技術(shù)，將磁盤I/O操作與圖像運算操作并行處理，使重采樣的速度有了一定的提升。但是由于軟件在單機(jī)上讀取圖像數(shù)據(jù)時磁盤I/O操作的串行處理無法進(jìn)一步改善，使得軟件運行速度提升的幅度有限，依然無法滿足實時處理與顯示的需求，仍需進(jìn)一步改進(jìn)。 針對在單機(jī)上磁盤I/O操作的串行處理問題，本文通過對數(shù)字化人體圖像重采樣處理特點以及分布式并行計算的研究，發(fā)現(xiàn)數(shù)字化人體圖像局部數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性較小，較少地涉及學(xué)科知識和人

4、工干預(yù)，完全滿足分布式并行計算的特征。本文利用了校園網(wǎng)內(nèi)連接的大量個人計算機(jī)，通過Socket編程進(jìn)行合理的任務(wù)分配與調(diào)度，以較低的成本搭建了高性能的數(shù)字化人體圖像海量信息計算平臺，實現(xiàn)了對數(shù)字化人體數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)的高速處理，實驗結(jié)果表明，通過分布式并行計算能夠大幅度減少重采樣時間，提高重采樣加速比，完全能夠滿足實時處理與顯示的需求。但當(dāng)參與重采樣的客戶機(jī)數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模時，算法中服務(wù)器上串行處理部分和處理機(jī)之間通信開銷的瓶頸逐漸凸現(xiàn)，總的

5、處理時間達(dá)到并保持在較低水平，加速比也趨于平穩(wěn)。 分布式并行計算系統(tǒng)所面對的大批量的客戶機(jī)以及計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有許多不確定的因素，這就對分布式并行計算系統(tǒng)提出了適應(yīng)性的要求，因此本文對于分布式并行計算系統(tǒng)的可伸縮性、可擴(kuò)展性進(jìn)行了研究，實現(xiàn)了系統(tǒng)的可維護(hù)和可進(jìn)化，完全能夠適應(yīng)客戶機(jī)規(guī)模動態(tài)變化的需求。并對分布式并行計算系統(tǒng)的負(fù)載平衡技術(shù)進(jìn)行了初步的探索性研究，能夠適應(yīng)客戶機(jī)節(jié)點在運行的過程中資源的動態(tài)變化，但負(fù)載平衡采用的是被動探測