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云助推器主题研究

 

随着海量数据的处理及交叉多学科合作的需求不断增长,使得将计算移动到Microsoft Azure云计算平台非常具有吸引力。同时也有许多的科研人员通过Microsoft Azure云计算平台,从云的灵活性、方便性、稳定性中获益匪浅。

大肠癌病理切片医学图像数字化处理研究

许燕 北京航空航天大学来茂德 中国药科大学 张益肇、屠卓文 微软亚洲研究院

癌症的诊断是全世界医学专家攻克的难题。PET、CT、MRI等影像技术已被广泛的使用在癌症的诊断中。然而,在临床中病理医生根据组织切片所给出的病理报告才是判断癌症的金标准(Golden Standard)。

微软亚洲研究院的张益肇博士、屠卓文博士,北京航空航天大学生物医学工程的博士与中国药科大学校长,中华医学会病理学分会主任委员来茂德教授合作以大肠癌为切入点开展病理切片数字化处理的研究。大尺度的病理切片图像,单机不可能完成图像分析的工作,给出癌症诊断的结果。云计算平台则为研究的进行提供了巨大的存储空间和快捷的计算资源,项目已经计算部署到Microsoft Azure上实现并行运算,提高了运算效率——将计算部署到128个节点上(每个计算节点为2.43G的八核处理器),处理6TB的肠癌切片数据共耗时一天左右(25小时)。计算机的结果接近了医生的诊断结果,达到了临床运用的价值。

 

 

基于生物多样性文献数据绘制物种历史分布图研究

许哲平 中国科学院

2012年,微软和国际自然保护组织(IUCN)在韩国召开的世界自然保护大会上共同宣布要建立一种新的合作伙伴关系来进一步完善IUCN关于濒危生物红色名录上的信息。这能使用户更好查询和定位面临某种威胁的物种的空间分布信息,从而帮助红色名录的评估过程。然而,还有许多其他的物种仍然需要应用这种功能,并且很多公共用户也需要,尤其是在生物多样性、生态学、林学、农业、渔业和自然保护区领域。如果可以提供历史上分布的动态性,那么对于濒危动物的保护将会非常有意义。

中国科学院植物研究所文献信息中心许哲平博士开展的基于生物多样性文献数据绘制物种历史分布图的研究将尝试从浩瀚如海的有关生物多样性的历史文献中提取出埋藏其中的物种分布信息。为了绘制出物种的历史分布图,首先便需要建立生物多样性的数据库。研究中,Microsoft Azure为储存OCR文本数据和一些处理数据提供了充足的空间,并且在数据的处理和图层的生成中缩短了计算时间,提高了计算效率。

 

 

基于Microsoft Azure的陆地生态系统碳水通量估算与不确定性研究

何洪林中国科学院

工业革命以来人类活动的影响引起了地球系统的一系列变化,比如温室气体排放、气温升高、降水变化等等,已经受到世界各国政府和科学家乃至普通公民的普遍关注。因而,在全球变化的背景下,充分理解全球碳水通量格局及其时空变化机制显得尤为重要,是充分认识生物圈和地球系统的关键。

来自中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络预测与模拟重点实验室的何洪林博士开展了一项基于Microsoft Azure的陆地生态系统碳水通量估算与不确定性的研究,目的是根据Microsoft Azure提供的海量多源异构数据的云存储与数据密集型计算架构,构建一个陆地生态系统碳水通量数据存储、模型模拟及其不确定性分析平台;在该平台之上,运用VPM模型与PT-Fisher模型估算青藏高原草地生态系统碳水通量及其不确定性。