Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
多元計算解剖モデルは、空間、時間、機能、病理の4つの軸にまたがる医用画像に基づきコンピュータ上に構築する。この空間軸を考えると、顕微鏡などのミクロモデルからMRなどのマクロモデルを3次元化してシームレスに扱うためには、膨大なデータ量を扱わなければならない。1回当たり数TB、総合で数百TBの大容量なデータ処理を扱わなければならない。データ量の大規模化に従い処理の演算量も爆発的に増大する。その結果、PCなど通常の計算機では現実的時間で処理できなくなることが危惧されている。一方で、スーパーコンピュータ（以降、スパコン）の発展はめざましい。I/O処理を高速化できるシステムソフトウェア、並列化および高性能化の技術も進展している。そのため、High Performance Computing (HPC) 技術を多元計算解剖学の処理に適用することで処理時間の壁を打破することが期待できる。本研究では、昨年度に引き続き、HPCの研究者と多元計算解剖学の研究者が連携することで、処理時間の壁を打破するアルゴリズムと実装技法を開発する。実用的な技術を創成するため、研究代表者の機関が所有するスパコンであるFX100システムを活用し、幅広い計算機環境に対応する並列アルゴリズムと高性能実装技法を開発した。具体的には、1.画像非剛体位置合わせ問題について、有効となる並列アルゴリズムおよび高性能実装技法の性能改善を行った。高性能化のための並列化に加えて、最先端の並列化技法であるMPIとOpenMPを利用したハイブリッドMPI/OpenMP並列化による実装方式も性能改善を行い、実用問題で現実的な実行時間で処理可能なことを示した。
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
All 2019 2018 2017
All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (8 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results)
研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）
Volume: 2018-HPC-167 Pages: 1-7
Proc. SPIE Conference on Medical Imaging
Volume: 10581 Pages: 1-7
