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mSwap: a large-scale image-compositing method with optimal m-ary tree

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Advances in Aerodynamics 2021年第1期3卷 49-65页

作者： Min Hou chongke bi Fang Wang Liang Deng Gang Zheng Xiangfei Meng College of Intelligence and Computing Tianjin UniversityTianjinChina Computational Aerodynamics Institute China Aerodynamics Research and Development CenterMianyangChina National Supercomputer Center in Tianjin TianjinChina.

With the increasing of computing ability,large-scale simulations have been generating massive amounts of data in aerodynamics.Sort-last parallel rendering is the most classical image compositing method for large-scale scientific visualization.However,in the stage of image compositing,the sort-last method may suffer from scalability problem on large-scale processors.Existing image compositing algorithms tend to perform well in certain situations.For instance,Direct Send is well on small and medium scale;Radix-k gets well performance only when the k-value is appropriate and so on.In this paper,we propose a novel method named mSwap for scientific visualization in aerodynamics,which uses the best scale of processors to make sure its performance at the best.mSwap groups the processors that we can use with a(m,k)table,which records the best combination of m(the number of processors in subgroup of each group)and k(the number of processors in each group).Then in each group,using a m-ary tree to composite the image for reducing the communication of processors.Finally,the image is composited between different groups to generate the final image.The performance and scalability of our mSwap method is demonstrated through experiments with thousands of processors.

关键词： Parallel rendering Sort-last Image compositing mSwap m-ary tree

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基于局部特征的扩散张量场插值追踪方法

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第10期32卷 1637-1644页

作者：傅宝锋毕重科李家扬杨璐天津大学智能与计算学部天津300354 天津理工大学机械工程学院天津300384

基于扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)进行人脑白质神经纤维追踪可以实现活体无创重建纤维.由于DTI分辨率的局限性,在追踪过程中需要对扩散张量场进行插值以获取连贯的纤维成像.但是,新插入的扩散张量往往会受到奇异点附近... 详细信息

基于扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)进行人脑白质神经纤维追踪可以实现活体无创重建纤维.由于DTI分辨率的局限性,在追踪过程中需要对扩散张量场进行插值以获取连贯的纤维成像.但是,新插入的扩散张量往往会受到奇异点附近张量的无方向性影响,而产生挤压效应与方向的不连续问题.提出一种基于局部特征的扩散张量场插值追踪方法,通过考虑扩散张量各向异性与距离影响来优化各扩散张量主方向的旋转方向,保持追踪过程中纤维的连续性;通过对特征值和特征向量分别插值,保持扩散张量的各向异性.最后,对2种典型的奇异点张量场进行插值,并与已有的典型的张量场插值方法相比较.实验结果表明,该方法有效地避免了扩散张量场中奇异点的干扰,成功地实现了对扩散张量场的纤维追踪.

关键词：扩散张量插值追踪奇异点各向异性各向同性

基于虚拟视点的大规模数值模拟的可交互式原位可视化

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数据与计算发展前沿 2021年第4期3卷 30-43页

作者：石晓霖毕重科黄元琪邓亮王岳青王昉天津大学智能与计算学部天津300350 中国空气动力研究与发展中心四川绵阳621000

【目的】原位可视化是解决大规模数值模拟结果数据难以输出到磁盘进行后处理可视化的有效途径,但是当前的原位可视化主要是为专家提供浏览模式,难以进行交互式探索。所以研究原位可视化的交互技术对帮助专家分析数值模拟结果具有重要意... 详细信息

【目的】原位可视化是解决大规模数值模拟结果数据难以输出到磁盘进行后处理可视化的有效途径,但是当前的原位可视化主要是为专家提供浏览模式,难以进行交互式探索。所以研究原位可视化的交互技术对帮助专家分析数值模拟结果具有重要意义。【方法】本文提出了一种基于虚拟视点的可交互式原位可视化方法。为了解决原位可视化图像采样不全的问题,我们设计了基于深度图的虚拟视点合成方法,补充了用于三维重建的虚拟视点图像。然后为了展示数值模拟结果的整体特征,将生成的虚拟视点图像和原始图像进行图像拼接。最后对拼接而成的完整图像进行三维重建生成了可供交互的模型,解决了原位可视化图像难以帮助专家在空间上交互的问题。【结果】我们使用了二维和三维等不同数值模拟生成的原位可视化图像进行实验验证,证明了本文提出的可交互式原位可视化方法的有效性。【局限】图像处理技术在不断发展,未来希望对原位可视化数据与图像处理的交互式结合进行更多的探索。【结论】本文设计了一种基于虚拟视点的可交互式原位可视化方法,可以有效地帮助专家准实时观察和分析大规模数值模拟所有中间结果的细节。

关键词：原位可视化交互式操作图像处理

血管介入治疗>10 mm高分级动脉瘤的疗效与手术时机的关系

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实用癌症杂志 2018年第8期33卷 1378-1381页

作者：王崇科李东海黄毅方孟秋何咸锰黄永健广西崇左市人民医院 532200

目的探究血管介入方式在治疗>10 mm高分级动脉肿瘤中的手术时机与治疗效果的关系。方法选取>10 mm高分级(WFNS分级在Ⅳ~Ⅴ级)动脉瘤并进行血管介入治疗的59例患者,按照患者接受治疗的时机分为超早期介入治疗组(实验组,29例)和早期介入... 详细信息

目的探究血管介入方式在治疗>10 mm高分级动脉肿瘤中的手术时机与治疗效果的关系。方法选取>10 mm高分级(WFNS分级在Ⅳ~Ⅴ级)动脉瘤并进行血管介入治疗的59例患者,按照患者接受治疗的时机分为超早期介入治疗组(实验组,29例)和早期介入治疗组(对照组,30例),实验组采取超早期(发病后48 h内)介入治疗,对照组采取早期(发病48 h^96 h)介入治疗,比较两组术后完全栓塞率,采用格拉斯哥昏迷评分(GCS)、出院格拉斯哥预后评分(GOS)对患者疗效进行评估,于术后3个月时使用巴塞尔指数(bi)对手术预后进行评估,以及观察术后并发症发生情况。结果实验组完全栓塞率高于对照组,但差异不具有统计学意义(P>0.05),实验组GCS得分为(6.7±1.5)分,高于对照组的(6.1±1.2)分,差异不具有统计学意义(P>0.05),实验组GOS得分为(3.1±0.6)分,高于对照组的(2.8±0.5)分,差异具有统计学意义(Pbi指数为(64.2±7.9),高于对照组的(59.6±8.2),差异具有统计学意义(P10 mm高分级动脉瘤患者施行超早期介入治疗,能够显著提高术后疗效,降低术后并发症的发生率。

关键词：血管介入高分级动脉瘤手术时机