TDat:ペタバイト規模の全脳ボリューム画像を処理するための効率的なプラットフォーム

LI Yuxin; GONG Hui; YANG Xiaoquan; YUAN Jing; JIANG Tao; LI Xiangning; SUN Qingtao; ZHU Dan; WANG Zhenyu; LUO Qingming; LI Anan

文献

J-GLOBAL ID：201702262860250134 整理番号：17A1112932

TDat:ペタバイト規模の全脳ボリューム画像を処理するための効率的なプラットフォーム

TDat: An Efficient Platform for Processing Petabyte-Scale Whole-Brain Volumetric Images

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資料名：
巻： 11 ページ： WEB ONLY 発行年： 2017年07月
JST資料番号： U7037A ISSN： 1662-5110 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

単一ニューロン分解能での哺乳動物の脳全体の3次元イメージングにより,テラバイト(TB),さらにはペタバイト(PB)サイズのデータセットが作成された。それらのサイズがあまりにも膨大であるため,これらの画像データセットを処理するには,典型的な生物学的実験室で使用されているコンピュータハードウェアおよびソフトウェアでは処理しきれない可能性がある。このギャップを埋めるために,私たちは直方体データを読んでパラレルコンピューティングを採用し,新しいデータ再フォーマット戦略を採用したTDatという効率的なプラットフォームを開発した。データの再フォーマットでは,TDatは他のどのソフトウェアよりも効率的である。データアクセスでは,並列化を採用して,コンピュータでのデータ転送の機能を完全に調査した。TDatは大脳データの剛体位置合わせと神経細胞の追跡に全脳データの単一ニューロン分解能を適用したが,これは他の研究では実証されていない。また,さまざまなコンピューティングプラットフォーム,画像処理ソフトウェア,イメージングシステムとの互換性も示された。(翻訳著者抄録)

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中枢神経系 , 医用情報処理

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