专利名称：一种原型体数据加速系统和方法
技术领域：
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种原型体数据加速系统和方法。
背景技术：
在医学图像处理领域，研究人员通常使用相应的开发库开发相应的程序或者直接购买相应厂商的软件程序来进行海量体数据可视化分析。但是这里存在着一系列的问题，如使用开发库，虽然比较灵活但是需要相当的经验和精力去学习和掌握，而使用软件，虽然容易掌握，但是并没有扩展性，只能限于软件本身的功能。快速原型化软件则可结合二者的优点，提供一系列的可以自由组合的模块来实现用户的想法。目前已经有一些原型可视化平台，如国外的Amira、MeVisLab、VisTraiIs、XIP等平台，但这些平台在进行数据处理过程中，它们的重点都放在数据的整合分析的加速上，因此，整体的数据处理速度都不尽理想。经过发明人反复认真研究，提出了一种新型的原型体数据加速系统，全程实现对于海量数据的加速处理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题之一是需要提供一种能够全程对数据进行加速处理的原型体数据加速系统和方法。为了解决上述技术问题，本发明提供了一种原型体数据加速系统，包括:算法模块，其用于存储各种算法组件；原型编辑模块，其用于基于预设的连接原型，对构成所述连接原型所需的算法组件进行连接和/或编辑操作以形成所述连接模型；加速模块，其用于依次判断构成所述连接原型的各个算法组件是否支持加速处理，若支持，则依次对所述各个算法组件中的待处理数据进行加速处理。进一步，还包括:属性设置模块，其用于对构成所述连接原型的各个算法组件的属性进行设置；呈现界面模块，其用于呈现出编辑后的连接原型和数据处理结果。进一步，所述算法模块包括:源算法库，其存储源算法组件，用于提供不同类型的数据流；过滤器组件库，其存储过滤器组件，用于对不同类型的数据流进行各种加工处理；目的组件库，其存储目的算法组件，用于将所述过滤器组件处理后的数据以不同的方式进行绘制。进一步，所述原型编辑模块的编辑操作包括剪切、复制和粘贴。进一步，所述过滤器组件库包括运行、停止和暂停三种状态。进一步，所述加速模块进一步包括:查询单元，其用于通过查询所述算法组件的接口，来判断所述算法组件是否支持图形处理器的加速处理；数据发送单元，在所述查询单元判断所述算法组件支持图形处理器的加速处理时，其用于向该算法组件发送待处理的数据；处理单元，其使用所述图形处理器处理所述待处理的数据；获取单元，其用于获取处理所述待处理的数据的结果。进一步，所述加速模块还包括:暂停/中止单元，其在所述处理单元处理数据的过程中进行暂停或中止操作。进一步，所述加速模块采用COM组件接口来实现。根据本发明的另一方面，还包括一种原型体数据加速方法，包括:原型编辑步骤，基于预设的连接原型，对构成所述连接原型所需的算法组件进行连接和/或编辑操作以形成所述连接模型；加速步骤，依次判断构成所述连接原型的各个算法组件是否支持加速处理，若支持，则依次对所述各个算法组件中的待处理数据进行加速处理。进一步，所述加速步骤进一步包括:查询步骤，通过查询所述算法组件的接口，来判断所述算法组件是否支持图形处理器的加速处理；数据发送步骤，在判断所述算法组件支持图形处理器的加速处理时，向该算法组件发送待处理的数据；处理步骤，使用所述图形处理器处理所述待处理的数据；获取步骤，获取处理所述待处理的数据的结果。与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点:本发明通过增加了加速模块，对组成连接原型的各个算法组件进行加速判断和处理，实现了在对原型体数据进行处理时的全程加速。设计了相关的界面，并实现了各个模块的协同工作。在整个数据处理的全程中充分进行加速处理，并实现一个与用户交互性非常友好的原型数据可视化平台。本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中:图1是根据本发明实施例的原型体数据加速系统的结构示意图；图2是根据本发明实施例的算法模块11的结构示意图；图3是根据本发明实施例的连接原型的示例图；图4是根据本发明实施例的加速模块13的结构示意图；图5是根据本发明实施例的原型体数据加速方法的流程示意图；图6是根据本发明实施例的原型体数据加速方法的加速过程序列图。
具体实施例方式以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在本实施例中，原型体数据加速系统是一种基于图像处理器(GraphicProcessing Unit,简称GPU)通用加速绘制平台，它提供了一种交互式的GPU加速绘制环境，可以让用户快速的进行系统原型化设计。当然，基于GPU的加速系统仅是一个示例，除了 GPU以外，还可以使用其他的加速器。图1是根据本发明实施例的原型体数据加速系统的结构示意图。参阅图1，该系统I包括下列的模块:算法模块11、原型编辑模块12、加速模块13、属性设置模块14、呈现界面模块15。算法模块11，其用于存储各种算法组件。原型编辑模块12，其用于基于预设的连接原型，对构成连接原型所需的算法组件进行连接和/或编辑操作以构成连接模型。加速模块13，其用于依次判断构成连接原型的各个算法组件是否支持图形处理器的加速处理，若支持，则使用图形处理器依次对各个算法组件中的待处理数据进行加速处理。属性设置模块14，其用于对构成连接原型的各个算法组件的属性进行设置。呈现界面模块15，其用于呈现出编辑后的连接原型和数据处理结果。接着，将详细说明各个模块的组成和功能。如图2所示，算法模块11包括源算法库111、过滤器组件库112和目的组件库113。其中，源算法库111，其存储源算法组件，用于提供不同类型的数据流；过滤器组件库112，其存储过滤器组件，用于对不同类型的数据流进行各种加工处理；目的组件库113，其存储目的算法组件，用于将过滤器组件处理后的数据以不同的方式进行绘制。具体地，如图2所示，源算法库111包括四类源算法组件。第一类为图像数据流模块类，为过滤器组件提供图像数据流，包括文件数据源和用户生成数据源。第二类为文本数据流模块类，为过滤器组件提供文本或标签之类的数据。第三类为几何数据模块类，在可视化平台中，经常要为体数据提供几何范围，这个模块就是生成相应的点、线、圆、锥或立方体等空间几何体。第四类为体数据模块类或DICOM数据等。过滤器组件库112包括三类过滤器算法。第一类为几何数据处理过滤器，用于对几何数据进行各种加工，如进行标注面积、周长或体积等等。第二类图像数据处理过滤器，主要对图像进行各种操作，如模糊、锐化或分割等。第三类体投射处理过滤器，主要是对体数据进行如镜像、切割或求梯度等操作。该过滤器组件库112包括三个状态:运行、停止和暂停。当过滤器组件112运行的时候，它可以处理数据。当停止时，它停止处理数据。暂停状态用来在运行前提示数据。大多数情况下，所有过滤器组件的状态变化是同等的。可以根据用户的需求进行设置。目的组件库133包括三类目的算法模块。第一类为光线投射绘制器，主要功能是把过滤器过滤的中间数据以投射的方式进行绘制，第二类为面绘制器，主要功能是把过滤器过滤的中间数据以面绘制的方式进行绘制。第三类为OPENGL绘制器，直接以OPENGL在空间进行绘制图像或三维立体。原型编辑模块12，其优选为一可视界面，在此界面内用户可以基于预设的连接原型(例如，如图3所示)，把算法模块11中的相应算法组件拖入到该界面进行组合连接，还可以对算法组件进行编辑操作，该操作包括剪切、复制和粘贴。需要说明的是，连接原型表示处理待处理数据的预设算法的算法组件连接图。如图3所示，每一个组件与一个或多个其它的组件相连。其中过滤器组件通过连接线路从一个过滤器模块向另外一个过滤器模块移动数据。图形中的箭头显示了数据传输的方向。属性设置模块14，在对算法组件进行编辑时，可以对各个算法组件的各属性进行设置。例如，可以设置源算法组件的数据文件路径，高斯过滤器组件中的高斯半径等。并且设置的属性是立刻生效的，即只要设置属性后，会对渲染结果产生实时的影响。呈现界面模块15，其为一界面，主要是对编辑完成后的连接原型以及处理后的结果进行呈现。一般，在用户按下运行按钮后，本系统立刻对待处理的数据进行检查，并从源算法组件加载数据，输入到过滤器组件中进行处理，把处理得到的数据(可称为中间结果)输入到目的组件中进行处理，处理的结果将出现在呈现界面中。如图4所示，加速模块13，进一步包括:查询单元131，其用于通过查询算法组件的接口，来判断算法组件是否支持图形处理器的加速处理；数据发送单元132，在查询单元判断算法组件支持图形处理器的加速处理时，其用于向该算法组件发送待处理的数据；处理单元133，其使用图形处理器处理待处理的数据；获取单元134，其用于获取处理待处理的数据的结果。另外，还包括暂停/中止单元(图中未示出)，其在处理单元133处理数据的过程中进行暂停或中止操作。在本实施例中，由于加速模块13对组成连接原型的每个算法组件都进行加速判断和处理，因此不仅仅实现了在数据整合分析(目的算法组件)上的加速，还实现了在对数据进行加工操作时的加速，实现了基于全程图像处理器的原型体数据加速系统。全程充分利用GPU中的加速技术，实现一个与用户交互性非常友好的原型数据可视化平台。另外，还包括输入输出模块(图中未示出)，其负责加载和保存用户已经建立的连接原型，并保存用户对算法组件设置的属性，把已经连接好的各算法模块以可视化的形式加载到原型编辑模块12中。方便用户通过此模块打开原来保存过的连接原型或保存正在编辑的连接原型。另外，需要说明的是，本系统使用模块结构，数据处理的每一个阶段都通过一个算法组件来完成。本系统为用户提供了一套标准的算法组件，当然用户也可以定制自己的组件来扩展系统。图5是根据本发明实施例的原型体数据加速方法的流程示意图。参阅图1和图5，基于预设的连接原型，利用原型编辑模块12对所需的算法组件进行连接和/或编辑操作以构成连接模型(步骤S210)。具体地，用户从算法模块11中的组件库中拖入相应的算法组件到原型编辑模块12进行连接，同时可以利用属性设置模块14对算法组件设置相应的属性。在连接原型正确的情况下，即不是非法连接(非法连接时进行报错并退出处理)，则利用加速模块13依次判断构成连接原型的各个算法组件是否支持GPU，若支持，则使用GPU依次对各个算法组件中的待处理数据进行加速处理(步骤S220)。若不支持，则使用中央处理器对数据进行处理。具体地，查询单元131通过查询算法组件的接口，来判断算法组件是否支持图形处理器(步骤S221)。在判断算法组件支持图形处理器时，数据发送单元132向该算法组件发送待处理的数据(步骤S222)。处理单元133使用图形处理器处理待处理的数据(步骤S223)。获取单元134获取处理待处理的数据的结果(步骤S224)。
在本实施例中优选采用COM组件接口 ISupportGPU实现上述步骤S220中的各个步骤，为了使得本系统中的数据处理速度加快，优选使得所有算法组件都支持GPU加速，即都必须实现该接口。该接口被自定义为如下表所示:
权利要求
1.一种原型体数据加速系统，包括: 算法模块，其用于存储各种算法组件； 原型编辑模块，其用于基于预设的连接原型，对构成所述连接原型所需的算法组件进行连接和/或编辑操作以形成所述连接模型； 加速模块，其用于依次判断构成所述连接原型的各个算法组件是否支持加速处理，若支持，则依次对所述各个算法组件中的待处理数据进行加速处理。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括: 属性设置模块，其用于对构成所述连接原型的各个算法组件的属性进行设置； 呈现界面模块，其用于呈现出编辑后的连接原型和数据处理结果。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述算法模块包括: 源算法库，其存储源算法组件，用于提供不同类型的数据流； 过滤器组件库，其存储过滤器组件，用于对不同类型的数据流进行各种加工处理； 目的组件库，其存储目的算法组件，用于将所述过滤器组件处理后的数据以不同的方式进行绘制。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于， 所述原型编辑模块的编辑操作包括剪切、复制和粘贴。
5.根据权利要求3所述的`系统，其特征在于， 所述过滤器组件库包括运行、停止和暂停三种状态。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统，其特征在于，所述加速模块进一步包括: 查询单元，其用于通过查询所述算法组件的接口，来判断所述算法组件是否支持图形处理器的加速处理； 数据发送单元，在所述查询单元判断所述算法组件支持图形处理器的加速处理时，其用于向该算法组件发送待处理的数据； 处理单元，其使用所述图形处理器处理所述待处理的数据； 获取单元，其用于获取处理所述待处理的数据的结果。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述加速模块还包括: 暂停/中止单元，其在所述处理单元处理数据的过程中进行暂停或中止操作。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于， 所述加速模块采用COM组件接口来实现。
9.一种原型体数据加速方法，包括: 原型编辑步骤，基于预设的连接原型，对构成所述连接原型所需的算法组件进行连接和/或编辑操作以形成所述连接模型； 加速步骤，依次判断构成所述连接原型的各个算法组件是否支持加速处理，若支持，则依次对所述各个算法组件中的待处理数据进行加速处理。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述加速步骤进一步包括: 查询步骤，通过查询所述算法组件的接口，来判断所述算法组件是否支持图形处理器的加速处理； 数据发送步骤，在判断所述算法组件支持图形处理器的加速处理时，向该算法组件发送待处理的数据；处理步骤，使用所述图形处理器处理所述待处理的数据；获取步骤，获取处理所述待处理的数据的结果。
全文摘要
本发明公开了一种原型体数据加速系统，包括算法模块，其用于存储各种算法组件；原型编辑模块，其用于基于预设的连接原型，对构成所述连接原型所需的算法组件进行连接和/或编辑操作以形成所述连接模型；加速模块，其用于依次判断构成所述连接原型的各个算法组件是否支持加速处理，若支持，则依次对所述各个算法组件中的待处理数据进行加速处理。本发明通过对组成连接原型的每个算法组件都进行加速判断和处理，因此不仅仅实现了在数据整合分析上的加速，还实现了在对数据进行加工操作时的加速，实现了全程的原型体数据加速系统。
文档编号G06T1/20GK103106639SQ20131003396
公开日2013年5月15日 申请日期2013年1月29日 优先权日2013年1月29日
发明者曾文权, 何拥军, 胡玉贵 申请人:广东科学技术职业学院