文献

J-GLOBAL ID：202002221891682728   整理番号：20A0011003

マルチレベル計算再利用による大規模顕微鏡画像解析ワークフローのパラメータ感度解析の最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimizing parameter sensitivity analysis of large-scale microscopy image analysis workflows with multilevel computation reuse

著者 (12件)： Barreiros Willian Jr (Department of Computer Science, University of Brasilia, Brasilia, Brazil) ,  Moreira Jeremias (Department of Computer Science, University of Brasilia, Brasilia, Brazil) ,  Kurc Tahsin (Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University, Stony Brook, New York) ,  Kurc Tahsin (Scientific Data Group, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee) ,  Kong Jun (Department of Biomedical Informatics, Emory University, Atlanta, Georgia) ,  Kong Jun (Department of Computer Science, Emory University, Atlanta, Georgia) ,  Kong Jun (Department of Mathematics and Statistics, Georgia State University, Atlanta, Georgia) ,  Melo Alba C.M.A. (Department of Computer Science, University of Brasilia, Brasilia, Brazil) ,  Saltz Joel H. (Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University, Stony Brook, New York) ,  Teodoro George (Department of Computer Science, University of Brasilia, Brasilia, Brazil) ,  Teodoro George (Department of Biomedical Informatics, Stony Brook University, Stony Brook, New York) ,  Teodoro George (Department of Computer Science, Federal University of Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 32  号： 2  ページ： e5403  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パラメータ感度解析(SA)は,複雑な解析応用に関する知識を得るための有効なツールであり,それらの解析結果における変動性を評価する。しかしながら,それは,多数の異なる入力パラメータ値を持つ目標アプリケーションの実行を必要とするので,高価なプロセスである。本研究では,高分解能スライド組織画像,すなわち100k×100k画素の分解能を有する画像を分割する解析応用の文脈において,SAの全体計算コストを低減するための最適化を提案した。2つのコストカット技術を組み合わせて,SAを効率的に実行した。並列実行のための分散ハイブリッドシステムの使用と,計算量を削減するための解析パイプラインの多重レベルでの計算再利用を行った。これらの技術を,256ノードを持つハイブリッドクラスタ上の癌画像解析ワークフローを用いて評価した。並列実行法は256ノードで90%以上の効率を達成した。CPUとIntel Phi上でのハイブリッド実行は性能を2倍改善した。マルチレベル計算再利用は,2.9×以上の性能利得をもたらした。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 利得 ,  多重化 ,  感度解析 ,  分解能 ,  *画像分析 ,  スライド ,  応用プログラム ,  *最適化 ,  画像処理 ,  高分解能 ,  画素 ,  *ワークフロー ,  計算量 ,  再利用
準シソーラス用語： *マルチレベル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 計算再利用 ,  顕微鏡イメージング ,  パラメータ感度解析

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (10件)： マルチレベル ,  計算 ,  再利用 ,  大規模 ,  顕微鏡画像 ,  解析 ,  ワークフロー ,  パラメータ ,  感度解析 ,  最適化