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Parallel Adaptive Method for Selecting Points of Interest in Structures: Cranial Deformation

 

Método adaptativo paralelo para la selección de puntos de interés en estructuras: deformación craneal

 

Claudia García-Blanquel¹, Amitava Majumdar², and René Luna-García¹

 

¹ Centro de Investigación en Computación, IPN, Mexico City, Mexico. cgarciab10@sagitario.cic.ipn.mx, lunar@cic.ipn.mx

² San Diego Supercomputer Center, University of California San Diego, La Jolla, CA 92037, USA. majumdar@sdsc.edu

 

Article received on 11/02/2013;
accepted on 11/08/2013.

 

Abstract

In this paper, we present a cranial deformation simulation by applying a stress model using the Finite Element Method (FEM). We determine the geometry of cranium by processing 134 Computed Tomography (CT) images. We implement an image segmentation algorithm to build a three-dimensional cranium structure. We simulate stress and propose the boundary conditions according to the final position of forces applied by a stereotactic frame fixed on the human head. We used probabilistic and adaptive methods to select points in the structure with the purpose of reducing the computational cost and computational error due to discretization problem. We implement the algorithms using parallel programming (PosixThread and MPI).

Keywords: HPC, parallel programming, FEM, adaptive method, cranial deformation.

 

Resumen

En este trabajo, presentamos un modelo de deformación por esfuerzos para el cráneo humano usando el Método del Elemento Finito (FEM). Determinamos la geometría del cráneo a partir de 134 imágenes de tomografías computarizadas (CT) e implementamos un algoritmo para la segmentación de imágenes y construir una imagen tridimensional del cráneo. Simulamos los esfuerzos y proponemos las condiciones de frontera de acuerdo con la posición de la fuerza aplicada por un marco estereotáctico fijo sobre un cráneo humano. Aplicamos métodos probabilísticos y adaptativos para la selección de puntos en la estructura con la finalidad de reducir el costo computacional y el error de cálculo debido a la discretización del problema. Implementamos los algoritmos usando programación paralela (PosixThread y MPI).

Palabras clave: HPC, programación paralela, FEM, método adaptivo, deformación craneal.

 

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