發(fā)布時間：2018-11-22 08:16

【摘要】：針對竇房結(jié)三維電生理建模復(fù)雜、仿真運(yùn)算量大等問題,提出了一種有效的解決方法。首先利用建模軟件建立右心房三維不規(guī)則立體模型,再利用網(wǎng)格劃分軟件剖分為四面體網(wǎng)格,最后根據(jù)網(wǎng)格的位置賦予竇房結(jié)和心房細(xì)胞屬性建立電生理模型。數(shù)值解算時采用算子分裂法和有限體積法,分別對反應(yīng)-擴(kuò)散方程和單純描述電擴(kuò)布的微分方程進(jìn)行了處理,同時利用高性能圖形處理單元(GPU)在CUDA(compute unified device architecture)編程環(huán)境下實(shí)現(xiàn)程序的并行加速。另外,從減少CPU和GPU間的數(shù)據(jù)交換頻率、參量存儲方式等多方面對程序加以優(yōu)化。計(jì)算結(jié)果表明,所建模型無論是單細(xì)胞動作電位還是膜電位的傳導(dǎo)均符合正常的電生理特征。通過與串行程序及基于4核8線程CPU編寫的共享內(nèi)存式OpenMP并行程序進(jìn)行比較,基于GPU的CUDA程序可將運(yùn)行耗時減少90%以上,CPU和GPU間的數(shù)據(jù)交換僅占總耗時的3%,且組織模型越大,網(wǎng)格劃分越細(xì)致,GPU的加速效果愈顯著。
[Abstract]:In order to solve the problems of complex 3D electrophysiological modeling and large amount of simulation operation, an effective solution is proposed. First, the 3D irregular three-dimensional model of right atrium was established by modeling software, then the meshing software was used to divide it into tetrahedral meshes. Finally, the electrophysiological model was established according to the location of the grid to endow the sinoatrial node and atrial cell properties. The operator splitting method and the finite volume method are used to deal with the reaction-diffusion equation and the differential equation which simply describes the distribution of electric diffusion. At the same time, the high performance graphics processing unit (GPU) is used to realize the parallel acceleration of the program in CUDA (compute unified device architecture) programming environment. In addition, the program is optimized from the aspects of reducing the frequency of data exchange between CPU and GPU and the way of parameter storage. The results show that both the single cell action potential and the membrane potential conduction accord with the normal electrophysiological characteristics. Compared with serial program and shared memory OpenMP parallel program based on 4-core 8-thread CPU, the CUDA program based on GPU can reduce the running time by more than 90%, and the data exchange between CPU and GPU is only 3% of the total time consuming. The larger the organizational model and the more detailed the mesh division, the more significant the acceleration effect of GPU is.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(81271661) 陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016JM8069)
【分類號】：R541;TP391.41

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本文編號：2348663