本文關(guān)鍵詞：基于云平臺的矩陣計算及其在血流動力學(xué)仿真中的應(yīng)用　出處：《浙江工業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 血流動力學(xué) 云計算 并行計算 Hadoop MPI ScaLAPACK

【摘要】：在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域伴隨著科技的發(fā)展,已可獲取到大量用于研究的心臟冠狀循環(huán)血管網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并通過數(shù)學(xué)模型仿真計算來研究心血管的血流動力學(xué)特性,其中仿真計算的關(guān)鍵便是求解矩陣方程。但當(dāng)面對大量的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分析、利用以及進(jìn)行相應(yīng)的仿真計算時,由于單機(jī)計算資源的限制,往往造成數(shù)據(jù)處理及仿真計算無法正常進(jìn)行。隨著并行計算技術(shù)及云計算技術(shù)的發(fā)展與成熟,可以通過引入相關(guān)技術(shù)來解決上述問題。本文的研究目的是將現(xiàn)有的并行及云計算相關(guān)技術(shù)運用到血流動力學(xué)的仿真中,具體完成了一下幾個工作:1.通過研究和分析不同規(guī)模的真實血管及人工生成血管數(shù)據(jù),構(gòu)建相應(yīng)的血流動力學(xué)模型,并根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型設(shè)置相應(yīng)的血流及血壓邊界條件。2.研究了云計算框架Hadoop及其分布式計算框架MapReduce,并將其運用到對原始血管數(shù)據(jù)的預(yù)處理當(dāng)中。通過相應(yīng)的MapReduce程序來實現(xiàn)剔除無效血管和子血管,添加后續(xù)仿真所需的數(shù)據(jù)及通過特定條件剔除及提取子血管等功能。3.研究了Intel MKL數(shù)學(xué)計算庫及MPI并行技術(shù),通過使用Intel MKL并結(jié)合MPI的具體實現(xiàn)Open MPI來實現(xiàn)矩陣方程的并行求解。其主要流程為矩陣的分發(fā),并行求解及數(shù)據(jù)收集,其中矩陣的分發(fā)使用塊循環(huán)分配的方式,并行求解使用了ScaLAPACK并行計算庫,數(shù)據(jù)收集使用了NFS等技術(shù)。本文通過搭建云平臺來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理及仿真計算,從而突破單機(jī)的物理資源限制,完成血管數(shù)量較大的仿真計算,所得仿真結(jié)果結(jié)果與測量實驗數(shù)據(jù)相吻合。
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R319

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本文編號：1328506