ОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ПОИСКА ПЕРЕСЕЧЕНИЙ В ЗАДАЧЕ МОНТЕ-КАРЛО МОДЕЛИРОВАНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗОНДИРУЮЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ В ГОЛОВНОМ МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА |
| 5 | |
| 2012 |
| научная статья | 004.94 | ||
| 73-80 | моделирование распространения света, метод Монте-Карло, поиск пересечений, kd-, деревья, BVH-, деревья |
| Рассматривается проблема выбора оптимального алгоритма поиска пересечений траекторий фотонов с границами в задаче моделирования распространения излучения в многослойных биотканях со сложной геометрией на примере головы человека. Дан обзор основных алгоритмов поиска пересечений, указаны их достоинства и недостатки, а также возможность адаптации к условиям рассматриваемой задачи. Приведены результаты тестов для экспериментального сравнения наиболее подходящих из рассматриваемых алгоритмов поиска пересечений и их анализ с точки зрения выбора оптимального алгоритма. |
 |
| 1 . Wilson B.C., Adam G.A Monte Carlo model for the absorption and flux distributions of light in tissue // Med. Phys. 1983. 10. P. 824–830. 2 . Prahl S.A., Keijzer M., Jacques S.L., Welch A.J. A Monte Carlo model of light propagation in tissue // Proc. SPIE IS. 1989. 5. P. 102–111. 3 . Wang L.V., Jacques S.L., Zheng L.Q. MCML–Monte Carlo modeling of light transport in multi-lay-ered tissues // Comput. Meth. Prog. Biol. 1995. 47. P. 131–146. 4 . Boas D.A., Culver J.P., Stott J.J., Dunn A.K. Three dimensional Monte Carlo code for photon migration through complex heterogeneous media including the adult human head // Opt. Express. 2002. 10. P. 159–170. 5 . Tian P.F., Devor A., Sakadzic S., et al. Monte Carlo simulation of the spatial resolution and depth sensitivity of two-dimensional optical imaging of the brain // J. Biomed. Opt. 2011. 16. P. 13. 6 . Ren N., Liang J., Qu X., et al. GPU-based Monte Carlo simulation for light propagation in complex heterogeneous tissues // Opt. Express. 2010. 18. P. 6811–6823. 7 . Margallo-Balbas E., French P.J. Shape based Mon- te Carlo code for light transport in complex heterogeneous tissues // Opt. Express. 2007. 15. P. 14086–14098. 8 . Гергель В.П., Стронгин Р.Г. Опыт Нижегородского университета по подготовке специалистов в области суперкомпьютерных технологий // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2010. № 3 (1). С. 191–199. 9 . Баркалов К.А., Гергель В.П., Гергель А.В. и др. Организация и проведение Всероссийской школы по суперкомпьютерным технологиям // Открытое и дистанционное образование. 2010. №2. С. 24–29 10 . M?ller T., Trumbore B. Fast, minimum storage ray-triangle intersection // J. Graphics Tools. 1997. 2. P. 21–28. 11 . Wald I. Realtime ray tracing and interactive glo-bal illumination // PhD thesis, Saarland University, 2004. 12 . Foley T., Sugerman J. KD-tree acceleration structures for a GPU raytracer // In Proceedings of the ACM SigGraph/Eurographics Conference on Graphics hardware. 2005. P. 15–22. 13 . Horn D., Sugerman J., Houston M., Hanrahan P. Interactive kd-tree GPU raytracing // Proceedings of the symposium on Interactive 3D graphics and games on fast rendering. 2007. P. 167–174. 14 . Ernst M., Greiner G. Early split clipping for bounding volume hierarchies // Proceedings of the IEEE Symposium on Interactive Ray Tracing. 2007. P. 73–78. 15 . Wald I. On fast construction of SAH-based bounding volume hierarchies // Proceedings of the Eurographics Symposium on Interactive Ray Tracing. 2007. P. 33–40. 16 . Боголепов Д.К., Сопин Д.П., Турлапов В.Е., Ульянов Д.Я. Построение SAH BVH деревьев для трассировки лучей на GPU в реальном времени // Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах: Докл. XI Всерос. конф. Н. Новгород, 2-3 нояб. 2011. С. 301–306. |