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J-GLOBAL ID：201802266828243091   整理番号：18A0325186

BioEM:電子顕微鏡画像のベイズ推定のGPU加速計算【Powered by NICT】

BioEM: GPU-accelerated computing of Bayesian inference of electron microscopy images

著者 (7件)： Cossio Pilar (Department of Theoretical Biophysics, Max Planck Institute of Biophysics, Max-von-Laue Str. 3, 60438 Frankfurt am Main, Germany) ,  Rohr David (Frankfurt Institute for Advanced Studies, Goethe University Frankfurt, Ruth-Moufang-Str. 1, 60438 Frankfurt, Germany) ,  Baruffa Fabio (Max Planck Computing and Data Facility, Giessenbachstr. 2, 85748 Garching, Germany) ,  Baruffa Fabio (Leibniz Supercomputing Centre of the Bavarian Academy of Sciences and Humanities, Boltzmann Str. 1, 85748 Garching, Germany) ,  Rampp Markus (Max Planck Computing and Data Facility, Giessenbachstr. 2, 85748 Garching, Germany) ,  Lindenstruth Volker (Frankfurt Institute for Advanced Studies, Goethe University Frankfurt, Ruth-Moufang-Str. 1, 60438 Frankfurt, Germany) ,  Hummer Gerhard (Department of Theoretical Biophysics, Max Planck Institute of Biophysics, Max-von-Laue Str. 3, 60438 Frankfurt am Main, Germany)
資料名： Computer Physics Communications  (Computer Physics Communications)
巻： 210  ページ： 163-171  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0081C  ISSN： 0010-4655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低温電子顕微鏡(EM)では,分子構造は個々の粒子の投影画像の多数から決定した。この単一分子情報の全能力を利用するために,EM(BioEM)形式のBayes推定法を用いた。個々の画像に対して計算された事後確率を用いたランキング構造モデルにより,BioEMは原理的には従来のEM再構成に容易にない高度に動的なまたは不均一系で作動する問題を考察した。しかし,多数粒子とモデルのためのこれらの事後確率の計算が計算で必要である。ここでは,このタスクを効率的に実行することを高度に並列化,GPU加速計算機ソフトウェアを提示した。著者らのフレキシブル定式化は,CPUとGPU計算の両方と組み合わせたCUDA,OpenMPおよびMPI並列化を採用した。得られたBioEMソフトウェアは,純粋なCPUとCPU+GPUアーキテクチャに理想的にほぼ比例し,従って十妥当な時間で千画像のBayes解析を可能にした。一般数学的枠組みでロバストなアルゴリズムにより,低温電子顕微鏡法に限定されないが,電子トモグラフィーと他のイメージング実験のための一般化できる。プログラムタイトル:BioEM。プログラムファイルdoi:http://dx.doi.org/10.17632/d2jjs2wdhv.1認可条項:GNU GPLν3。プログラミング言語C++,CUDA。問題の性質:電子顕微鏡像の解析。解法:GPU加速Bayes推定数値格子サンプリングを用いた。外部ルーチン/ライブラリー:ブースト1.5,FFTW3,MPI(原標題は英語)。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  画像分析 ,  分子構造 ,  事後確率 ,  アルゴリズム ,  再構成 ,  計算機アーキテクチャ ,  等級づけ ,  *画像 ,  *Bayes推定 ,  ロバスト性 ,  *電子顕微鏡
準シソーラス用語： CUDA ,  構造モデル ,  低温電子顕微鏡 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 画像解析 ,  電子顕微鏡観察 ,  Bayes推論 ,  動力学 ,  不均一 ,  ソフトウェア ,  MPI ,  GPU

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電子顕微鏡画像 ,  ベイズ推定 ,  GPU ,  加速 ,  計算