本發(fā)明涉及海量數(shù)據(jù)的處理，具體地指一種基于神經(jīng)纖維走勢(shì)預(yù)測(cè)的海量腦組織三維數(shù)據(jù)緩存調(diào)用方法，屬于生物醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

神經(jīng)元形態(tài)結(jié)構(gòu)重建指的是從包含神經(jīng)元形態(tài)結(jié)構(gòu)的圖像中提取出神經(jīng)元的形態(tài)，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成神經(jīng)元形態(tài)的矢量數(shù)據(jù)。神經(jīng)元形態(tài)結(jié)構(gòu)重建是腦科學(xué)研究的基礎(chǔ)方法，準(zhǔn)確的重建神經(jīng)元形態(tài)結(jié)構(gòu)對(duì)認(rèn)知大腦功能起到極大的幫助。神經(jīng)元的形態(tài)有局部的，也有長(zhǎng)程投射的，長(zhǎng)程投射的神經(jīng)元揭示了腦內(nèi)腦區(qū)或核團(tuán)的連接關(guān)系，所以神經(jīng)纖維的長(zhǎng)程分割具有重大意義。

對(duì)于長(zhǎng)程投射的神經(jīng)纖維來(lái)說(shuō)，由于神經(jīng)纖維跨度較長(zhǎng)，所需要從大范圍、高分辨的三維圖像中分割出神經(jīng)纖維，數(shù)據(jù)的處理分析需要面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，少則數(shù)百GB，多則近百TB。由于整體的數(shù)據(jù)量非常大，海量圖像數(shù)據(jù)一般會(huì)按照某些規(guī)則以較小數(shù)據(jù)塊的形式分塊保存，需要時(shí)僅讀取當(dāng)前需要處理的數(shù)據(jù)塊，然后采用進(jìn)行自動(dòng)或人工的分割操作，完成當(dāng)前數(shù)據(jù)塊后，再接著讀取其他包含神經(jīng)纖維的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行分割，如此反復(fù)，直到完成整個(gè)神經(jīng)纖維的重建。但是，在分割重建的過(guò)程中，每次讀取數(shù)據(jù)的階段都會(huì)消耗比較多的時(shí)間，例如數(shù)分鐘，嚴(yán)重影響了神經(jīng)元重建過(guò)程的連續(xù)性，總的工作效率大大降低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)在解決上述問(wèn)題上的不足，提供一種海量腦組織三維圖像數(shù)據(jù)快速調(diào)用方法，在對(duì)長(zhǎng)程投射的神經(jīng)纖維進(jìn)行交互 式分割的時(shí)候，通過(guò)對(duì)神經(jīng)纖維的走勢(shì)進(jìn)行分析，預(yù)為了可能用到的數(shù)據(jù)，并提前加載到緩存中。這個(gè)方法使重建過(guò)程中讀取數(shù)據(jù)的平均時(shí)間大大縮短，減少用戶或計(jì)算程序的等待時(shí)間，提高了神經(jīng)元形態(tài)結(jié)構(gòu)重建的效率。

實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的采用的技術(shù)方案是：一種海量腦組織三維圖像數(shù)據(jù)快速調(diào)用方法，該方法包括：

在采用分塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)的海量腦組織三維圖像數(shù)據(jù)中，通過(guò)擬合神經(jīng)纖維的走勢(shì)，沿著神經(jīng)纖維自然延伸方向預(yù)測(cè)將要使用的三維圖像數(shù)據(jù)塊，并提前加載至計(jì)算機(jī)緩存區(qū)中；若用戶實(shí)際請(qǐng)求調(diào)用的三維圖像數(shù)據(jù)塊已位于緩存區(qū)當(dāng)中，則從緩存區(qū)讀取，實(shí)現(xiàn)快速調(diào)用。

所述緩存區(qū)為在具有高速讀寫(xiě)性能的存儲(chǔ)設(shè)備中，可用于存放三維圖像數(shù)據(jù)塊的存儲(chǔ)區(qū)域。

所述實(shí)際請(qǐng)求調(diào)用的三維圖像數(shù)據(jù)塊如存在于緩存區(qū)中，則從緩存區(qū)讀取，否則從存儲(chǔ)了海量腦組織三維圖像數(shù)據(jù)的低速存儲(chǔ)設(shè)備上讀取。

所述擬合神經(jīng)纖維的走勢(shì)包括：

在已分割的神經(jīng)元纖維上取離當(dāng)前待分割數(shù)據(jù)塊位置最近的一段，對(duì)這段已知纖維的路徑進(jìn)行擬合，擬合線延長(zhǎng)線進(jìn)入當(dāng)前待分割數(shù)據(jù)塊中，預(yù)測(cè)了神經(jīng)纖維在當(dāng)前待分割數(shù)據(jù)塊中的延伸路徑。

所述預(yù)測(cè)將要使用的三維圖像數(shù)據(jù)塊的方法為：

所述擬合線延長(zhǎng)線進(jìn)入當(dāng)前待分割數(shù)據(jù)塊，并從其中一個(gè)面穿出，選取與該面相鄰的數(shù)據(jù)塊作為優(yōu)先讀取的數(shù)據(jù)塊；繼續(xù)選取擬合線穿出待分割數(shù)據(jù)塊時(shí)的交點(diǎn)，確定當(dāng)前待分割數(shù)據(jù)塊上與該交點(diǎn)距離最近的另一個(gè)面，將與該面相鄰的數(shù)據(jù)塊作為次優(yōu)先讀取的數(shù)據(jù)塊。

建立緩存區(qū)時(shí)，同時(shí)建立相同數(shù)量的兩組動(dòng)態(tài)標(biāo)簽，其中一個(gè)保存每個(gè)數(shù)據(jù)塊空閑時(shí)間，另一個(gè)保存每個(gè)數(shù)據(jù)塊與當(dāng)前待分割數(shù)據(jù)塊間的距離；利用所述動(dòng)態(tài)標(biāo)簽中的信息對(duì)緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行排序，依據(jù)最久未使用和最遠(yuǎn)距離兩個(gè)指標(biāo)刪除緩存區(qū)中的部分?jǐn)?shù)據(jù)塊，并更新所述動(dòng)態(tài)標(biāo)簽。

傳統(tǒng)的分割神經(jīng)元方式為先讀一個(gè)數(shù)據(jù)塊，然后再計(jì)算或處理，該數(shù)據(jù)塊完成之后，再根據(jù)分割出的神經(jīng)纖維的方向去讀取下一個(gè)數(shù)據(jù)塊。由于讀取數(shù)據(jù)塊的等待時(shí)間太長(zhǎng)，影響工作效率。因此，與傳統(tǒng)的分割神經(jīng)元方式相比，本發(fā)明方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明方法在對(duì)采用分塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)的海量腦組織三維圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)元纖維長(zhǎng)程分割時(shí)，在分割某個(gè)數(shù)據(jù)塊的同時(shí)，即在還沒(méi)有處理完當(dāng)前數(shù)據(jù)塊的時(shí)候，通過(guò)獲取已分割神經(jīng)纖維的位置，計(jì)算出神經(jīng)纖維走勢(shì)來(lái)預(yù)取數(shù)據(jù)塊到緩存中，預(yù)判出下一個(gè)數(shù)據(jù)塊的大概范圍，提前進(jìn)行數(shù)據(jù)加載，使得數(shù)據(jù)塊加載的時(shí)間大大縮短，提高工作效率。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明一種海量腦組織三維圖像數(shù)據(jù)快速調(diào)用方法的流程圖。

圖2a為數(shù)據(jù)塊被神經(jīng)纖維分割的示意圖，圖2b為DCC'D'面分割為4部分的示意圖，圖2c為計(jì)算得到需要讀進(jìn)緩存區(qū)的2個(gè)數(shù)據(jù)塊的示意圖。

圖3a為采用最久未使用排序的結(jié)果示意圖，圖3b為采用最久未使用排序的結(jié)果示意圖，圖3c為采用最久未使用排序的結(jié)果示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。

本實(shí)施例中，低速讀寫(xiě)的存儲(chǔ)設(shè)備選用硬盤(pán)，高速讀寫(xiě)的存儲(chǔ)設(shè)備選用內(nèi)存。

本發(fā)明所針對(duì)的待分割三維數(shù)據(jù)采用分塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)，存儲(chǔ)在硬盤(pán)上。本實(shí)施例中采用的分塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)的三維圖像數(shù)據(jù)由很多個(gè)512×512×512大小的數(shù)據(jù)塊組成。每個(gè)數(shù)據(jù)塊的大小為128MB。參閱圖1，本發(fā)明緩存調(diào)用的方法包括如下步驟：

S100、建立緩存區(qū)

在內(nèi)存中建立用于存放若干數(shù)據(jù)塊大小的緩存區(qū)，存放數(shù)據(jù)塊的數(shù)量可以依據(jù)計(jì)算機(jī)的配置來(lái)更改，如果內(nèi)存足夠大，可以建立的多，如果不 夠大，則可建立的少。另外建立同樣數(shù)量的兩組標(biāo)簽，一個(gè)保存每個(gè)數(shù)據(jù)塊多久沒(méi)有被加載(即停留在緩存區(qū)中的時(shí)間)，另一個(gè)保存該數(shù)據(jù)塊中心點(diǎn)離當(dāng)前分割的數(shù)據(jù)塊中心點(diǎn)的距離。

S200、擬合神經(jīng)纖維走勢(shì)，計(jì)算所需讀取數(shù)據(jù)

在讀取數(shù)據(jù)到緩存區(qū)時(shí)，將當(dāng)前待分割數(shù)據(jù)塊的相鄰的6個(gè)面全部讀取進(jìn)入緩存區(qū)，這樣下一次取數(shù)據(jù)塊時(shí)總有一個(gè)數(shù)據(jù)塊在緩存區(qū)中，但是由于分割時(shí)間沒(méi)有讀取6個(gè)數(shù)據(jù)塊的時(shí)間長(zhǎng)，而且每次讀取6個(gè)數(shù)據(jù)塊也沒(méi)有太大必要，所以本實(shí)施例采用選擇性的讀取2個(gè)數(shù)據(jù)塊。

在神經(jīng)纖維分割過(guò)程中，由于神經(jīng)纖維的走勢(shì)一般情況下不會(huì)發(fā)生突然非常劇烈的變化，在一定范圍內(nèi)，該纖維的走勢(shì)大概方向是不變的。所以通過(guò)已經(jīng)分割的神經(jīng)纖維結(jié)果，可以預(yù)測(cè)還未分割部分的走勢(shì)。

該過(guò)程參閱圖2所示，圖2a中數(shù)據(jù)塊1_1_1是當(dāng)前讀取的數(shù)據(jù)塊用于神經(jīng)纖維的分割，PQ為已經(jīng)分割的神經(jīng)纖維，在PQ上靠近Q的一側(cè)取一定數(shù)量的點(diǎn)，例如5-10個(gè)，采用一定的擬合方式，例如最小二乘法，進(jìn)行擬合，擬合可以得到一條穿過(guò)當(dāng)前數(shù)據(jù)塊的一條擬合線QR，擬合線QR為直線或曲線(依據(jù)擬合方法)，該條擬合線QR與數(shù)據(jù)塊的DCC'D'面相交于S點(diǎn)。

取當(dāng)前數(shù)據(jù)塊的中心作為原點(diǎn)，三個(gè)正交面將數(shù)據(jù)塊分為8部分，擬合出的線QR與待分割數(shù)據(jù)塊會(huì)相交于ABCD面和DCC'D'面兩個(gè)面，該線從ABCD面穿進(jìn)，從DCC'D'面穿出。擬合線QR與穿出的DCC'D'面和相交的一點(diǎn)S。將DCC'D'面分割為4個(gè)區(qū)域，如圖2b所示，S點(diǎn)落在區(qū)域JOKD'中，計(jì)算S點(diǎn)距離穿出的DCC'D'面所在的四條邊的距離，很顯然，S點(diǎn)與邊DC和邊CC'的距離要比與DD'邊和C'D'邊的距離遠(yuǎn)，因此，只需將S點(diǎn)與邊DD'和邊C'D'的距離m和n并比較，得到n的距離短，所以要讀取進(jìn)緩存區(qū)的數(shù)據(jù)塊為與DCC'D'相鄰的數(shù)據(jù)塊2_1_1，以及與n垂直面A'B'C'D'相鄰的數(shù)據(jù)塊1_1_2，如圖2c所示。優(yōu)先讀取DCC'D'相鄰的數(shù)據(jù)塊2_1_1，次優(yōu)先讀取垂直于S點(diǎn)與邊C'D'所在線段的相鄰數(shù)據(jù)塊。

S300、數(shù)據(jù)加載與讀取

計(jì)算得到所要讀取的數(shù)據(jù)塊后，按照先后次序?qū)?shù)據(jù)塊加載進(jìn)緩存區(qū)中。加載完成后等待用戶讀取數(shù)據(jù)，如果用戶需要讀取的數(shù)據(jù)在緩存區(qū)中，則直接從緩存區(qū)讀取，說(shuō)明擬合的結(jié)果比較準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)加載有效；如果數(shù)據(jù)不在緩存區(qū)中，則從硬盤(pán)讀取，說(shuō)明擬合的結(jié)果與實(shí)際的不相符，沒(méi)有加載到需要的數(shù)據(jù)。

如果數(shù)據(jù)在加載過(guò)程中，用戶請(qǐng)求讀取數(shù)據(jù)，則停止數(shù)據(jù)向緩存區(qū)的加載，讀取數(shù)據(jù)，如果緩存區(qū)中有，則從緩存區(qū)中加載，如果緩存區(qū)中沒(méi)有，則直接從硬盤(pán)加載。

S400、刷新緩存區(qū)

在加載數(shù)據(jù)進(jìn)入緩存區(qū)時(shí)，由于緩存區(qū)的大小有限，所以存在緩存區(qū)滿的情況，需要刷新緩存區(qū)，將一些數(shù)據(jù)塊從緩存區(qū)中清除，即緩存區(qū)的刷新。

緩存區(qū)的刷新采用最久未使用和最遠(yuǎn)距離兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)排序，刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)塊。緩存區(qū)中的兩組標(biāo)簽對(duì)緩存區(qū)中的每個(gè)數(shù)據(jù)塊多久沒(méi)有被加載以及數(shù)據(jù)塊離當(dāng)前數(shù)據(jù)塊的距離進(jìn)行了記錄。在每次刷新緩存區(qū)時(shí)，對(duì)緩存區(qū)中的所有數(shù)據(jù)塊依據(jù)這兩個(gè)標(biāo)簽進(jìn)行排序，將這兩個(gè)序列按照權(quán)值為0.5再加權(quán)排序，得到一個(gè)加權(quán)排序，依據(jù)該排序更新緩存區(qū)中的數(shù)據(jù)。該過(guò)程可以參閱圖3所示：采用最久未使用排序的結(jié)果如圖3a所示，得到數(shù)據(jù)塊A排在待淘汰的第一位，采用最遠(yuǎn)距離排序的結(jié)果圖3b所示，得到數(shù)據(jù)塊C排在待淘汰的第一位，對(duì)數(shù)據(jù)塊A和數(shù)據(jù)塊C按照權(quán)值為0.5再加權(quán)排序，得到一個(gè)加權(quán)排序，排序結(jié)果如圖3c所示，數(shù)據(jù)塊C被淘汰，即對(duì)數(shù)據(jù)塊C刷新。