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分布式环境下的医学图像处理平台研究

作 者: 朱非甲
导 师: 刘露
学 校: 哈尔滨理工大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 医学图像 图像处理平台 分布式计算 PBS
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 30次
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内容摘要


随着医学成像技术的发展,医学图像的成像质量越来越高,数据量也越来越大,导致医学图像处理对强大运算能力的处理环境的迫切需求,而分布式计算技术的高性能低成本的计算能力恰好能满足这种需求。因此,研究分布式环境下的医学图像处理技术具有重要意义。本文首先对分布式计算的消息传递、C/S、P2P、RPC、分布式对象和移动Agent等技术进行了研究,接着对中间件、集群、网格和WebService等几种技术以及Globus Tookit和PBS两大平台进行了比较研究,并选用PBS作为分布式计算的基础环境。其次,在Ubuntu下建立了基于Portable Batch System的,通过Torque套件实现的分布式计算环境,其中服务器安装了Pbs_Server和Schedule,计算节点安装了Pbs_Mom和Pbs_client;接着在该环境下对远程分发、作业的提交、Job Script的编写、资源申请、并行作业的实现、BLCR和Torque的连接以及作业的调度和管理等进行了研究。结果表明该系统可以正常的接受用户请求,同时具有完善的作业管理和调度能力。最后,设计和开发了分布式医学图像处理平台。该平台为三层架构,使用TCL语言和TK开发包进行开发。其中基础模块包括通用函数库common、建立绑定关系的bindings和基础资源描述库pbstcl;系统前端则包括大量窗体,对用户提供友好的图形界面。该平台通过与Torque接口的连接实现了医学图像处理作业的提交、管理、图像显示等诸多功能,还可以方便的实现非并行程序的分布式运行。通过串行和并行运行证明了处理平台的可用性,通过48小时、CPU平均占用率82%的连续高负载测试证明了处理平台的可靠性。并行性能数据则显示,与串行运行相比,当节点数为8时图像处理时间减少了86%,证明此平台可以显著提高医学图像处理的效率。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章 绪论  11-16
  1.1 课题的研究背景和意义  11-13
    1.1.1 医学图像  11
    1.1.2 医学图像处理  11-12
    1.1.3 分布式医学图像处理  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-15
  1.3 本文研究内容  15-16
第2章 分布式计算与相关技术  16-25
  2.1 分布式计算概述  16
  2.2 分布式计算常见模型  16-19
    2.2.1 消息传递  16-17
    2.2.2 C/S 模式  17
    2.2.3 Peer to Peer  17-18
    2.2.4 远程过程调用  18
    2.2.5 分布式对象模式  18
    2.2.6 移动Agent 模式  18-19
    2.2.7 网络服务  19
  2.3 典型的分布式计算技术  19-22
    2.3.1 中间件  19-20
    2.3.2 集群  20
    2.3.3 网格  20-21
    2.3.4 Web Service  21
    2.3.5 几种技术的比较  21-22
  2.4 典型的分布式计算平台  22-24
    2.4.1 Globus  22
    2.4.2 PBS  22-23
    2.4.3 两个平台的比较  23-24
  2.5 本章小结  24-25
第3章 建立分布式计算环境  25-37
  3.1 硬件环境和操作系统  25-26
  3.2 安装基于Torque 的分布式计算平台  26-30
    3.2.1 Torque 简介  26-27
    3.2.2 安装Torque  27
    3.2.3 包的编译和安装  27
    3.2.4 配置Server  27-28
    3.2.5 配置计算节点  28-29
    3.2.6 启动Torque 集群  29-30
  3.3 作业提交  30-34
    3.3.1 提交简单作业  30-31
    3.3.2 使用命令脚本提交作业  31-32
    3.3.3 提交多个作业  32
    3.3.4 资源申请  32-34
  3.4 作业管理  34-36
    3.4.1 查看作业  34
    3.4.2 删除作业  34
    3.4.3 自动保存、挂起和恢复作业  34-36
  3.5 本章小结  36-37
第4章 医学图像处理平台设计与开发  37-51
  4.1 设计目标及系统架构  37-38
  4.2 开发工具介绍  38-39
    4.2.1 TCL 语言  38-39
    4.2.2 TK 开发包  39
  4.3 模块开发  39-45
    4.3.1 基础模块开发  39-40
    4.3.2 分布式医学图像处理平台主界面的建立  40-42
    4.3.3 作业提交模块  42-44
    4.3.4 作业管理模块  44-45
  4.4 医学图像处理应用实例  45-50
    4.4.1 任务简述  45-46
    4.4.2 任务流程  46-48
    4.4.3 结果分析  48-50
  4.5 本章小结  50-51
结论  51-52
参考文献  52-55
攻读硕士期间发表的学术论文  55-56
致谢  56

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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