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54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (GMDS)

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

07. bis 10.09.2009, Essen

Interaktive 3D/4D-Visualisierung in biomedizinischen Grid-Infrastrukturen

Meeting Abstract

  • Mathias Kaspar - Abteilung Medizinische Informatik, Universitätsmedizin, Göttingen
  • Benjamin Löhnhardt - Abteilung Medizinische Informatik, Universitätsmedizin, Göttingen
  • Nikolaus Kepper - DKFZ & BioQuant Center, Ruprecht-Karls-Universität, Heidelberg
  • Tobias A. Knoch - Department of Cell Biology, University Medical Center, Rotterdam
  • Dagmar Krefting - Institut für Medizinische Informatik, Charité, Berlin
  • Thomas Steinke - Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik, Berlin
  • Fred Viezens - Institut für Biometrie und Medizinische Informatik, Medizinische Fakultät, Magdeburg
  • Frank Dickmann - Abteilung Medizinische Informatik, Universitätsmedizin, Göttingen
  • Ulrich Sax - Geschäftsbereich Informationstechnologie, Universitätsmedizin, Göttingen

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. 54. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (gmds). Essen, 07.-10.09.2009. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2009. Doc09gmds310

DOI: 10.3205/09gmds310, URN: urn:nbn:de:0183-09gmds3104

Published: September 2, 2009

© 2009 Kaspar et al.
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Text

Einleitung: Im Rahmen der D-Grid-Initiative wurden vier Hochleistungs-Visualisierungs-Cluster bereitgestellt. Die Vernetzung der Cluster über die D-Grid-Infrastruktur soll rechenintensive Visualisierungsanwendungen standortunabhängig ermöglichen. Dies bietet insbesondere für die biomedizinische Forschung neue Möglichkeiten, aufwändige interaktive 3D/4D-Visualisierungen von biomedizinischen Daten im Grid zu realisieren. Anwendungsszenarien reichen von virtueller Chirurgie zu Navigation durch multidimensionale Datenräume, wie z.B. der Genom-Browser des Projektes Services@MediGRID [1], [2]. Zwischen MediGRID [3] und MedInfoGRID [4] wurde eine projektübergreifende Zusammenarbeit initiiert.

Methoden: Neben einem Macintosh-Cluster, basieren drei Cluster auf dem Extended Cluster [5] von HP. Diese werden mit dem Scalable Visualization Array zu einer Visualisierungslösung für das parallele Rendern und Tiling mit Multipipe-GL erweitert. An zwei Standorten werden autostereoskopische Monitore angeboten, mit denen ein räumlicher Eindruck ohne zusätzliche Hilfsmittel ermöglicht wird.

Ergebnisse: Die Visualisierungs-Cluster können in unterschiedlicher Konfiguration genutzt werden. Die Nutzung einzelner Knoten des Clusters bietet für viele Anwendungen bereits die nötigen Ressourcen. Für extrem aufwändige Szenarien müssen die Anwendungen an die parallele Nutzung mehrerer Knoten im Cluster angepasst werden. Die Nutzungsmöglichkeiten hängen von der Netzwerkverbindung zum Cluster ab. Der Fernzugriff über das Internet wird durch die Remote Graphics Software ermöglicht. Diese komprimiert den Bildschirminhalt, sowie Tastatur- und Maussignale für die Übertragung. Da die Bildqualität manuell angepasst werden kann, wird der Fernzugriff auch über geringe Bandbreiten ermöglicht.

Existiert beispielsweise über ein lokales Wissenschaftsnetz eine Glasfaserverbindung zwischen Cluster-Standort und Nutzer, kann zusätzlich eine stereoskopische Darstellung stattfinden. Die Anwendung muss dazu eine integrierte Funktionalität für die stereoskopische Darstellung besitzen. Alternativ kann mit TechViz [6] eine zusätzliche Softwareschicht zwischen die OpenGL-Anwendung und die Ausgabe gelegt werden, durch welche eine stereoskopische Darstellung berechnet wird.

Diskussion: Der biomedizinischen Forschung wurden mit der Visualisierungsinfrastruktur Werkzeuge zur Verbesserung der medizinischen Versorgung bereitgestellt. Während es bisher aufgrund der hohen Investitionskosten kaum möglich war umfangreiche 3D/4D-Visualisierungen zu nutzen, wird mit der Integration der Visualisierungs-Cluster in die D-Grid-Infrastruktur eine kosteneffektive Nutzung angeboten.


Literatur

1.
Services@MediGRID. http://services.medigrid.de, letzter Zugriff: 30.03.2009. External link
2.
Biophysical Genomics - GLOBE 3D Genome viewer. http://www-fgg.eur.nl/ch1/cellbiology/knoch, letzter Zugriff: 30.03.2009. External link
3.
Krefting D, Bart J, Beronov K, Dzhimova O, Falkner J, Hartung M, Hoheisel A, Knoch TA, Lingner T, Mohammed Y, Peter K, Rahm E, Sax U, Sommerfeld D, Steinke T, Tolxdorff T, Vossberg M, Viezens F, Weisbecker A. MediGRID: Towards a user friendly secured grid infrastructure. FGCS. 2009;25:326-336.
4.
MedInfoGRID. http://www.medinfogrid.de, letzter Zugriff: 31.03.2009. External link
5.
Hewlett-Packard XC Clusters. http://h20311.www2.hp.com/HPC/cache/275435-0-0-0-121.html?jumpid=reg_R1002_USEN, letzter Zugriff: 31.03.2009. External link
6.
TechViz. http://www.techviz.net, letzter Zugriff: 31.03.2009. External link