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公开(公告)号：CN110162804B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201810021270.9
申请日：2018-01-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CPU加速的波场正演模拟优化方法，其包括以下步骤：S1)提出波场正演具体物理模型；S2)进行数值建模；在空间维度上使用高阶差分来模拟二阶微分，从而减小内存的使用；在时间维度上减少延拓步长；S3)进行静态分块及分配：根据线程数量k，将图像沿长边方向平均分成k个子图，然后将其按顺序标记后作为基础子图；S4)并行化及通信时间隐藏；S5)模型拆分和任务分解。本发明能够有效提高波场正演模拟的计算速度，并且能动态分块调配节点，从模型分块和通信时间隐藏两个方面优化，进行并行加速，充分利用多核计算资源，并有效的同步模拟实际物理传播过程。
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公开(公告)号：CN110162804A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201810021270.9
申请日：2018-01-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CPU加速的波场正演模拟优化方法，其包括以下步骤：S1)提出波场正演具体物理模型；S2)进行数值建模；在空间维度上使用高阶差分来模拟二阶微分，从而减小内存的使用；在时间维度上减少延拓步长；S3)进行静态分块及分配：根据线程数量k，将图像沿长边方向平均分成k个子图，然后将其按顺序标记后作为基础子图；S4)并行化及通信时间隐藏；S5)模型拆分和任务分解。本发明能够有效提高波场正演模拟的计算速度，并且能动态分块调配节点，从模型分块和通信时间隐藏两个方面优化，进行并行加速，充分利用多核计算资源，并有效的同步模拟实际物理传播过程。
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公开(公告)号：CN111462146A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010302248.9
申请日：2020-04-16
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种时空智能体的医学图像多模态配准方法，将不同模态的动态图像和固态图像输入到构建好的神经网络中，通过神经网络中的卷积神经网络模块提取图像的高层抽象特征，然后卷积长短时记忆网络模块自动提取高层抽象特征中序列间的时序和空间信息，经过神经网络后输出当前状态值和策略动作的概率分布，时空智能体对动态图像实施概率最大的动作，在当前状态值达到阈值前，循环进行配准，直到循环结束；最后对配准图像进行蒙特卡洛采样得到最终配准结果。本发明的卷积长短时记忆模型通过卷积来捕获图像内部的空间关系和时序信息，配准精度更高。
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