Erzeugung enormer Datenvolumina aus hochaufgelösten anatomischen MRT-Messungen

Transkript

1 1 Daniel Stucht aus hochaufgelösten anatomischen MRT-Messungen

2 Beispiel 1: Hochaufgelöste EPI Daten 0.65mm Voxelkantenlänge Bildmatrix= 260 x 200 x Kanäle ca. alle drei Sekunden ein komplettes Volumen Messdauer ca 4-5 Minuten 2

3 Beispiel 1: Hochaufgelöste EPI Daten Workshop Forschungsdatenmanagement VB15: Rekonstruktion am Scanner nicht möglich VB17: Rekonstruktion möglich, aber offline Reko mit Matlab liefert bessere Ergebnisse 3 Rohdaten werden benötigt, pro Scan ca 18GB Eine Session besteht aus 6-8 Scans Daten pro Session: GB USB ist zu langsam Rohdaten werden erst via TWIX auf Rechner im Scanner Netz kopiert: ca 1h Dann von dort auf unseren Server: ca 2-3h

4 Beispiel 2: Hochaufgelöste post-mortem GRE Daten 0.15mm Voxelkantenlänge Das Scanvolumen umfasst das ganze Hirn Bildmatrix = 1280x1280x Kanäle Messdauer: ca 6h 4

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6 Beispiel 2: Hochaufgelöste post-mortem GRE Daten Rekonstruktion am Scanner nicht möglich, offline Reko mit Matlab 6 Rohdaten werden benötigt, ca 230GB Rohdaten werden erst via TWIX auf Rechner im Scanner-Netzwerk kopiert: ca 1h von dort auf eine externe Festplatte: ca 1h von dort auf unseren Matlab-Server: ca 1h

7 Beispiel 2: Hochaufgelöste GRE Daten Verarbeitung der Daten mit Matlab Workshop Forschungsdatenmanagement 7 Einlesen: jeder Kanal und jede Schicht wird einzeln rekonstruiert: 2d Daten komplex und jetzt double statt integer 920 GB Anschließend adaptive Kombination der Kanäle 24 Core Opteron, 128GB RAM: 22d ca 30GB ohne Phasenanteil und zu integer konvertiert: 6,4 GB

8 Datenarchivierung Jeder Mitarbeiter kann seine Daten auf dem Server ablegen (werden dann Teil der Backup-Policy) Keine Regeln vorgegeben 8 Ordner 1 Ordner 2 Ordner 3... xy12_3456_dicomdaten_nr7890.tar info.txt Projektbeschreibung_dicomdaten_nr7890.tar xy12_3456_78.log xy12_3456_78.xls dicomdaten_nr7890.tar _xy12_3456.pdf

9 Datenspeicherung Serial Attached SCSI (SAS) System 2x Raid 5 14 Platten, je 2 TB 10 Platten nutzbar (2x Hot Spare und 2x RAID5 5+1) 20 TB mittels Logical Volume Manager (LVM) als ein Volume ansprechbar (ext4 Dateisystem) Erweiterbar auf 128 Platten 9

10 Datenspeicherung Bessere (?) Alternativen: Workshop Forschungsdatenmanagement 10 Server im 7T-Gebäude uns dort zentrale Datenspeicherung und -verarbeitung Verbindung zum URZ und dort zentrale Datenspeicherung und -verarbeitung Probleme: Leitungskapazitäten Netzwerksicherheit

11 Probleme Filtern oder Suchen in den Daten unmöglich, da keine einheitliche Struktur 11 Daten an verschiedenen Orten gespeichert (Server, Matlab-Server, externe Festplatten,...) Daten nur für den Ersteller vernünftig zugänglich Datenübertragung langwierig Archivierung sehr große Datensätze schwierig