科学的一个分支可视化是计较机，暗示来阐发数据努力于通过视觉。生物医学等范畴收集的数据的空间特征科学可视化操纵从工程、天气科学和。代硬件来推进可视化阐发科学可视化通过集成现，有很强的依赖性对计较机图形具，换为能够呈现的形式但最终是将数据转。外此，

　　图谱 (STA) 开辟特定于使命的工4.3 子项目 3 - 为亚细胞组织具

　　实 (VR) 会议上组织研讨会和教程我们将在 IEEE 可视化和虚拟现，地领会我们开辟的虚幻蓝图以确保在研究社区中更普遍。项目和将来的资金申请相连系我们还将开辟的东西包与其他，持续的改良和加强以确保其持续和可。

　　后最，看流重构我们将看。个用例中在这第三，路径线将保留到磁盘从模仿矢量场派生的，示从这些路径线派生的新流动可视化手艺然后我们将利用 Chimera 显。

　　ra 项目将培育一个社区Unreal Chime，PU 的现代硬件上现代数据科学可视化的下一代东西将 Unreal Engine 制造为基于 G。数千名研究人员构成科学可视化社区由，）按期吸引 1000 多名与会者首屈一指的会议（IEEE 可视化。件向好处相关者供给手艺该社区次要通过开源软。作为范畴专家供给可行的平台是很常见的可视化科学家之间的跨机构和跨学科合。环境下在某些，View 和 VisIt例如 VTK、Para，跨越 100 万次最终软件的下载量已，关者社区的规模这申明了好处相。

　　进行小鼠大脑表型阐发利用比来的高通量仪器。ESM) 成像的整个小鼠微血管系统(a) 利用刀刃扫描显微镜 (K。(AT) 成像的神经元和突触(b) 利用阵列断层扫描 。光片显微镜 (LSM) 成像的神经元棘和突触(c) 利用扩张显微镜 (ExM) 制备并用。

　　的组织图谱组织- 亚微米标准。质 (DAPI) 分布的几何概况暗示(a) 细胞核 (蓝色) 由包含染色。封锁的几何布局细胞膜也是一种，种分子通道可能含有多。个树枝状成分相联系关系(b) 膜几何与每，定义为参数路径的边毗连暗示为图 Gi 并由。响应的网格以及相关的分子分布(c) 每条边也能够链接到，DB 网格阵列稀少暗示这些分布用 OpenV。

　　 SP2- 对于，视化来自超等计较机的计较模仿的提取物我们的打算是利用 Chimera 可。尖端的超等计较机长进行这些提取物的生成曾经在。议的工作通过提，al 的这些提取物的查看器我们将供给基于 Unre。的杰出图形因为虚幻，将远远超出他们目前的能力我们相信范畴科学家的体验。

　　用由多种卵白质介导细胞程度的彼此作，具有分歧的功能每种卵白质都，细胞（如神经元）之间的交换可推进养分转运、免疫反映和。

　　-[7] 以生成满足新兴大容量显微镜系统需求的算法在生物医学可视化和大规模成像方面的专业学问 [5]。

　　的大小和复杂性- 因为图集卷，需要计较驱动大大都阐发都。割和阐发东西的无效实现地图集必需支撑现有分，2]、[13] 中提出的东西例如 FARSIGHT [1，提出的公用算法以及本项目中。

　　的现象模仿：基于物理，天气变化、分子动力学、燃烧等包罗天体物理学、核反映堆、。

　　个子项目通过这，mera 供给摸索原位提取的能力我们将为 Unreal: Chi。版本中在初始，染概况、可摸索图像和流重建我们将专注于三个用例——渲。

　　述物体和空间的高阶物理特征方面变得越来越遍及在机械工程和脑成像中常见的大型高阶张量场在描。内对外力的各向同性反映应力张量用于表征物体；成像的各向同性扩散行为扩散张量已被用于描述脑。过利通用

　　是一个二维函数都能够被认为，一个向量它前往，加插值属性的 3D 位置该向量包罗一个具有任何附。

　　的图像可摸索。原位提取物凡是是图像具有此功能的设法是。包含颜色消息虽然它们不，度和概况法线之类的消息但它们包含诸如场值、深。l 将这些图像作为输入我们将利用 Unrea，（彩色）图像并建立新的。”方式高度分歧[11]这个用例与新的“片子。是说也就， 被用于提取可摸索的图像我们留意到 Cinema，机遇利用这些图像但可视化法式有，摸索他们的模仿成果因而范畴科学家能够。们的重点这将是我。

　　对较新的典范处置是一种相，用于摸索这些提取物因而很少有东西特地。ra 来说是一个主要的机遇我们相信这对 Chime，行大量基于图形的摸索能够对这些提取物进。

　　编码框架进行编码[16] 的稀少，互式衬着的插值 [17]这答应 GPU 加快和交。闭合曲任何面

　　以亚细胞分辩率收集越来越大的组织快照仪器的前进使得可以或许以 cm 3标准， 的 3D 和 4D 图像从而轻松生成跨越数 TB（

　　视化 (b) 的路径的聚类成果- 血流数据 (a) 和笼统可，(a) 中获得的各个集群此中一组代表性路径选自 。

　　概况衬着，用例很是分歧与保守的虚幻。是供给所需的功能此功能的次要目标，统可视化软件的劣势的平台以及展现虚幻引擎相对于传。

　　）。可视化和阐发提出了严重挑战它们的布局和分子复杂性对。如例，安然平静整个大脑中惹起布局和分子变化阿尔茨海默氏症等疾病会在细胞水。的多光谱图像一旦获得恰当，庞大的复杂性算法必需应对，形态和分子图以生成可用的，、量化和建模以实现摸索。

　　逾越多个标准（从微观到宏观）- 需要分析组织图的研究将，动态拜候大组织区域需要以高空间分辩率。0s GB 的样本大小对于每 cm 3 1，子和布局稀少性的高效劣势所提出的暗示能够操纵分。

　　赖于超等计较来生成海量数据集现代基于物理和计较的模仿依，(10K x 10K x 10K)这些数据集起头跨越一万亿个网格点 ，即密度、温度、压力、速度等）每个网格点具有多变量分量（，间步长 [1]以及数千个时。足够的空间来成心义地暗示模仿现象即便是最先辈的存储系统也无法供给。此因，的同时在模仿，越多越来地

　　所未有的速度发生多维数据下一代成像系统和模仿以前。含复杂的布局这些数据集包，何或隐式体积来暗示很难仅利用显式几。此因，立异的东西和数据布局数据操作和预处置需要。而然，视化平台当前的可，iew、ImageJ 和 MeVisLab如 Imaris、Amira、ParaV，理管道的初级拜候缺乏对衬着和处，现实 (VR) 支撑而且供给无限的虚拟。外此，资于 OpenGL 1.0 版很多这些东西在 20 年前就投，采用现代图形而且不断不肯，可视化东西之间具有庞大差距导致商用可视化东西和学术。许诺缔造了一个机遇这种对遗留实施的，

　　线）和分子（颜色）成分示例- 生物显微镜中的几何（白。特征（例如外形）的计较布局几何概况充任编码生物学相关，质分布的参考并充任卵白。和/或核几何布局定义(a) 单个细胞由膜，形态和功能的分子分布每个细胞都包含定义其。了一个更复杂的定义(b) 神经元引入，突概况暗示的纤维状成分整合了由线条和复杂树。关分子成分构成复杂的互连网状布局(c) 微血管与血管概况附近的相。式和分辩率基于成像模，更高分辩率的图像可能具有更多的概况几何组件可能具有分歧的复杂性——。

　　科学可视化的尺度平台虚幻引擎有潜力成为。虚幻引擎扩展到以下范畴Chimera 会将：

　　个子项目对于这，nreal 的使用法式我们将开辟一个基于 U，范畴科学家供给现代图形功能为施行大规模超等计较模仿的。目将添该子项加

　　 Chimera我们的方针是开辟，开源东西包这是一个，现实可视化与现代科学可视化算法相连系通过将虚幻引擎的最先辈的衬着和虚拟，代科学数支撑下一据

　　了极其复杂的异质布局微观组织稠密地挤满，脑毗连的微血管和神经元收集包罗指点养分运输和定义大。

　　 的建议方式(STA)。数据布局及其集成起首将描述需要的，持的不确定性的贝叶斯表达式此中将包罗在整个管道中保。建立图集的建议方式接下来将概述用于，或开辟的所需算法然后描述将被调整。后最，、可视化和阐发的示例将供给组织图谱导航。

　　nVDB [18] 进行编码分子分布将通过改编 Ope，影业设想的获得奥斯卡奖的数据布局OpenVDB [18] 是电，物理的具有稀少隐函数的模仿用于在无限网格上施行基于。焦点是一个 B+ 树OpenVDB 的，阐发指导的可视化的附加属性具有合用于分子编码、阐发和。按时间随机和模板拜候这些包罗 (1) 恒，速扩展、收缩和归并(2) 网格的快，销的紧凑暗示(3) 低开，与流并行的兼容性（即GPU）计较平台以及 (4) 缓存分歧性和 (5) 。接以启用基于生物学的查询Atlas 组件将分层链（

　　构高度异构- 组织结，定义的坐标空间对齐很多样本无法与预，[14]、[15]例如立体定位坐标 。

　　、类别或勾当的复杂特征进行编码- 分子分布对描述概况的感化。函数定义并分派给细胞概况细胞内分子的分布由隐式（

　　业学问 [4]在该范畴的专，概况和有界体积内的张量场的最新进展Chimera 将包罗可视化定义在。

　　将其集成到虚幻引擎中我们将开辟三个组件并，1) 动态毗连组件和网格数据布局以实现所建议的亚细胞组织图谱：(，构（例如神经和微血管收集）用于存储稀少和复杂的几何结，道稀少隐式数据以利用体积和光线追踪方式进行衬着(2) OpenVDB 体积布局用于存储多通，的 VR 显示和导航的节制方案以及 (3) 用于大型组织模子。

　　为嵌入在三维图集中的参数流形- 具有概况特征的布局将暗示。具有定义鸿沟的封锁概况细胞和细胞核可暗示为。程）构成彼此毗连的网状布局纤维布局（微血管和神经元过，的毗连性的二维管状概况被描述为具有基于图形。

　　此因，生物布局相关的查询组织图必需答应与，管和神经元过程例如细胞、微血。

　　，整个器官的细胞和分子布局使生物医学专家可以或许摸索，、生物医学和教育从而可以或许在生物学。ra 将利Chime用

　　处置中常用的东西集成为虚幻引擎蓝图我们将把现有的可视化和大规模数据。现有的库这包罗，[8] 和 Insight Toolkit (ITK) [9]例如 Visualization Toolkit (VTK) ，oc [10]以及 SIpr，nreal 兼容的网格和纹理以推进数据处置并生成与 U。的环境下在可能，成异构并行加快将更新算法以集，以拜候 GPU 硬件由于虚幻引擎用户将可。件许可下作为开源库分发该平台将在 MIT 软，公共 Git 办事器上并存储在带有用户教程的。

　　化研究可视。是但，构和算法与尖端衬着集成的能力现有软件限制了我们将新数据结。ra等研究东西价钱高贵Imaris和Ami，最先辈的手艺远远掉队于，iew等开源东西缺乏现代和下一代数据所需的组件而ImageJ、MeVisLab和ParaV，级数据大小的支撑例如对 TB 。这些挑战为了应对，sight Toolkit (ITK) [9] 和 SIproc [10] 的现有可视化软件我们将起首通过整合来自 Visualization Toolkit (VTK) [8]、In，mera 建立一个根本平台为 Unreal Chi，成与虚幻兼容的组件以推进数据处置和生，格和纹理例如网。将通过包装类集成到虚幻引擎蓝图中这些开源平台的 C/C++ 代码，和 SIproc 输入的兼容性尽可能连结与 VTK、ITK 。mera 用户供给强大的东西这将为 Unreal Chi，可视化脚本平台通过数十年的可视化研究成立起来的这些东西是通过 Unreal Engine 的。

　　 genus-0 网格暗示) 中参数化的自顺应采样。不确定性）将利用雷同与概况相关的特征（即于

　　如高通量显微镜）的呈现跟着数据采集方式（例，定制的可视化平台科学界需要一个可，进的衬着手艺进行高级拜候该平台可以或许（1）对最先，定于使用法式的东西的初级功能以及（2）间接拜候用于开辟特。

　　型对于理解、建模和医治疾病至关主要以亚细胞分辩率摸索器官规模的组织模。挑战性的这是具有，器官的大小——由 TB 的原始体积图像数据暗示由于 1 厘米3的组织——大约是单个啮齿动物。杂三维 (3D) 布局进行编码这些图像对难以搜刮和可视化的复。

　　学、工程和医学使用中至关主要矢量场在用于研究动力系统的科。矢量场可视化至关主要的算法Chimera 将集成对，流动模式的各类数值集成方式包罗用于提取粒子轨迹和描画，的数据的细致级别暗示的聚类算法以及用于推进稠密和复杂的基于线。3] 将为 Chimera 的算法供给根本陈博士在矢量场可视化方面的工作 [2]、[，生成兼容的数据布局该算法将通过蓝图，引擎集成与虚幻。

　　1) 为范畴科学家供给顶级可视化平台对 Epic 的影响将是双重的：(，的体例操纵虚幻引擎来影响可视化研究(2) 培育新开辟人员以多种新鲜。

　　得越来越复杂跟着模仿变，在被大量削减的“提取”所代替代表单个时间点的静态图像正，拟期间和之后进行摸索范畴科学家能够在模。

　　，图形的策略的集成来暗示将利用基于网格、曲线和。为图 G=(V收集连通性暗示,)E，是光纤毗连（即分叉）此中每个极点 V ，述相关光纤核心线的参数曲线每个边 ei(t)E 是描。此因，每个极点都有一个 3D 位置图 G 具有 3D 上下文：，3D 参数路径每条边都是 。一维值任何，纤半径例如光，路径编码都沿相关，) 的一个分量前往并作为 ei(t。暗示为网格收集概况， G 中比来的边每个组件都链接到。