基于Monte Carlo的光学分子影像仿真平台并行化设计

论文摘要

分子影像学是一门新兴的交叉学科,涉及到分子生物学、物理学、数学、信息科学、放射医学等多个学科。其中,在体光学分子影像是一种新的成像模态,已经成为分子成像领域研究的热点之一。蒙特卡罗(Monte Carlo)方法是模拟生物组织内光子传输的最常用手段之一,由于蒙特卡罗算法本质是随机统计模拟,模拟结果的准确性依赖于所取样本的大小,样本越大精确性越高,但模拟计算量的代价也随之增加。为提高算法效率,我们引入并行计算思想,将计算任务分配到多个计算单元上同时进行,以减少模拟时间。本文的主要工作集中在两个方面:1.在原有光学分子影像仿真平台(Molecular Optical Simulation Environment,MOSE)的基础上,将并行机制引入MOSE计算部分,在实验室小型PC集群机上实现并行化的光学分子影像仿真平台(PARAMOSE.2)。2.针对实验室PC集群各个计算单元的相互独立、计算性能不稳定的特点,设计了动态分配任务的负载平衡策略和并行随机数序列划分策略。通过并行结果与串行结果的一致性、并行负载平衡性能、并行计算效率等方面的验证实验,说明了本文设计的并行化计算有效的缩短了计算时间,设计的动态任务划分策略和随机数序列划分策略满足了负载平衡和并行计算结果一致性要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 引言
• 1.1 引言
• 1.2 光学分子成像的特点
• 1.3 光学仿真软件研究现状及其局限性
• 1.4 并行计算技术研究现状
• 1.4.1 并行计算简介
• 1.4.2 蒙特卡罗并行算法研究
• 1.5 本文的主要工作
• 第二章 光学分子影像仿真平台的核心算法
• 2.1 光在生物组织中传播的数学模型——漫射方程
• 2.2 漫射方程的数值解
• 2.2.1 Monte Carlo方法
• 2.3 Monte Carlo实现算法
• 2.3.1 生物发光光源发光
• 2.3.2 荧光在生物组织中的传输
• 第三章 PARAMOSE并行仿真程序设计和实现
• 3.1 并行计算技术
• 3.1.1 并行体系结构
• 3.1.2 并行编程环境
• 3.2 PARAMOSE
• 3.2.1 PARAMOSE运行的集群环境
• 3.2.2 PARAMOSE编程环境
• 3.3 PARAMOSE设计
• 3.3.1 计算进程数据初始化
• 3.3.2 任务划分
• 3.3.3 计算结果的归约处理
• 3.4 PARAMOSE的负载平衡设计
• 3.4.1 负载平衡
• 3.4.2 动态负载平衡
• 3.4.3 PARAMOSE负载平衡任务划分设计
• 3.5 PARAMOSE随机数发生器设计
• 3.5.1 随机数发生器
• 3.5.2 随机数序列划分
• 3.6 本章小结
• 第四章 PARAMOSE实验验证
• 4.1 正确性验证
• 4.1.1 三维解析环境下结果对比
• 4.1.2 三维面片环境下结果对比
• 4.1.3 对比结论
• 4.2 负载平衡验证
• 4.2.1 均匀任务划分
• 4.2.2 动态负载平衡任务划分
• 4.2.3 对比结论
• 4.3 性能验证
• 4.4 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 本文工作总结
• 5.2 未来展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在硕士期间发表的论文和参加的课题