駕馭式虛擬心臟仿真系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、心臟疾病是威脅人類健康的一大殺手，借助計算機仿真可以對心臟的工作原理、致病機制和藥物影響進行定量和定性的研究。但是，進行虛擬心臟仿真的效率問題一直困擾著相關(guān)研究人員。
　　一方面，進行仿真實驗時經(jīng)常需要在實驗進行過程中修改參數(shù)，試驗相關(guān)參數(shù)對實驗的影響。每次修改參數(shù)，都需要重新開始仿真實驗，修改參數(shù)之前的仿真計算存在浪費時間的問題，造成了實驗效率的低下。本文提出借助駕馭式計算技術(shù)來解決這一問題。
　　另一方面，在進行組織模型

2、仿真時計算量非常巨大，使用基于CPU的算法只能借助服務(wù)器集群技術(shù)才能使得虛擬心臟仿真成為可能，但是服務(wù)器集群硬件成本過高，本文討論了基于GPU的并行算法來解決仿真計算的效率問題，使得在個人計算機上進行虛擬心臟仿真成為可能。
　　系統(tǒng)采用客戶端/服務(wù)器模式，客戶端采用QT圖形界面技術(shù)和VTK數(shù)據(jù)繪制技術(shù)作為基礎(chǔ)構(gòu)件，使用Python語言編寫。駕馭式控制邏輯使用有窮狀態(tài)自動機描述。定義了一種基于TCP協(xié)議的通信方法在客戶端與服務(wù)端之間

3、進行通信。
　　服務(wù)端使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）技術(shù)實現(xiàn)了一種虛擬心臟仿真的GPU并行計算算法，以及在多GPU系統(tǒng)上擴展的算法。采用動態(tài)鏈接庫技術(shù)并結(jié)合Lua語言實現(xiàn)了一種細胞模型無關(guān)的仿真計算框架，使得系統(tǒng)可以方便的擴展新的細胞模型。
　　本文通過從縱向?qū)Ρ攘薈PU仿真算法與GPU并行仿真算法的速度，表明GPU并行算法在數(shù)據(jù)量較大時具有非常明顯的優(yōu)勢。從橫向?qū)Ρ攘?/p>