大數(shù)據(jù)在高校教學(xué)中的應(yīng)用

林欽永 蔡肯 王克強(qiáng)

內(nèi)容摘要 隨著人工智能、5G技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，全球圖像數(shù)據(jù)正呈幾何倍數(shù)的速度增長(zhǎng)。同時(shí)，海量的數(shù)據(jù)也帶來了存儲(chǔ)和處理上的困難。存儲(chǔ)容量往往同存儲(chǔ)性能成反比，基于單節(jié)點(diǎn)的傳統(tǒng)處理方法難以有效應(yīng)對(duì)，而大數(shù)據(jù)中的分布式存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)等為解決這些問題提供了方案。文章從大數(shù)據(jù)和神經(jīng)影像學(xué)的概念出發(fā)，介紹了具有代表性的分布式存儲(chǔ)的處理系統(tǒng)及神經(jīng)影像學(xué)領(lǐng)域中數(shù)據(jù)共享的現(xiàn)狀，隨后以腦網(wǎng)絡(luò)為例介紹了神經(jīng)影像學(xué)中的數(shù)據(jù)分析方法，最后對(duì)文章進(jìn)行了總結(jié)和展望。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 高校教學(xué) 分布式存儲(chǔ)

1 引言

隨著人工智能、5G技術(shù)、深度學(xué)習(xí)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的蓬勃發(fā)展，全球圖像數(shù)據(jù)正呈幾何倍數(shù)的速度增長(zhǎng)。這些信息數(shù)據(jù)主要由使用智能設(shè)備的用戶產(chǎn)生，具有極大的科研和商業(yè)價(jià)值。對(duì)于大數(shù)據(jù)的定義目前尚未有統(tǒng)一的說法，一些文獻(xiàn)中指出，大數(shù)據(jù)是指具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)的海量數(shù)據(jù)，它們難以使用傳統(tǒng)的方法和工具進(jìn)行處理，它的過程包括數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、格式化、提取、管理、集成、分析和可視化。大數(shù)據(jù)的“大”對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算提出了更高的要求。另外，神經(jīng)系統(tǒng)的新型檢測(cè)和成像技術(shù)的發(fā)展帶來了令人興奮成果，同時(shí)也在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析、計(jì)算等方面提出了挑戰(zhàn)，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為這些問題的解決提供了新的途徑。

2 背景介紹

2.1 大數(shù)據(jù)特征

大數(shù)據(jù)相較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)具有體量大、速度快、模態(tài)多、難辨識(shí)和價(jià)值大密度低的特征[1]。大數(shù)據(jù)的類型多種多樣，而處理大數(shù)據(jù)的方式主要有流處理和批處理[2]。流處理的處理機(jī)制是直接對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而批處理所采用的處理機(jī)制則是先將大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到介質(zhì)中，后續(xù)使用時(shí)再對(duì)它進(jìn)行處理，也稱為先存儲(chǔ)后處理。

2.2 大規(guī)模神經(jīng)影像

腦科學(xué)研究是近年來的研究熱點(diǎn)領(lǐng)域，隨著人工智能等工具在腦科學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，人類已可解碼一小部分腦電波信號(hào)，腦機(jī)交互工程的突破也邁出重要的一小步，實(shí)現(xiàn)控制機(jī)械臂協(xié)助截肢者完成捉取食物等動(dòng)作。2016年，歐盟啟動(dòng)“人腦計(jì)劃”項(xiàng)目，耗資10億歐元，計(jì)劃研究時(shí)長(zhǎng)達(dá)10年之久;緊隨歐盟，美國(guó)也推出了美國(guó)版的人腦計(jì)劃項(xiàng)目——“尖端創(chuàng)新神經(jīng)技術(shù)腦研究計(jì)劃”，該項(xiàng)目計(jì)劃在10年內(nèi)投入45億美元的研究經(jīng)費(fèi)[3]。上述項(xiàng)目的投入掀起了腦科學(xué)的研究熱潮，旨在通過融合神經(jīng)科學(xué)、醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)學(xué)等學(xué)科的多學(xué)科交叉研究，使用超級(jí)計(jì)算機(jī)對(duì)現(xiàn)有人腦大數(shù)據(jù)進(jìn)行建模計(jì)算，探索人類腦部的結(jié)構(gòu)、信息傳遞、功能及其相互間作用的關(guān)系，進(jìn)而認(rèn)識(shí)人腦活動(dòng)和人類行為、腦部相關(guān)疾病之間的相關(guān)性，為開發(fā)新的腦部疾病治療手段和藥物研發(fā)方法提供理論依據(jù)和參考[4]。

人腦大約由1011個(gè)神經(jīng)元組成，而連接神經(jīng)元的神經(jīng)突觸則高達(dá)1015對(duì)，構(gòu)建成龐大而復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們通過相互作用共同完成人腦活動(dòng)的各種功能。當(dāng)前關(guān)于腦科學(xué)的影像學(xué)研究結(jié)果表明許多神經(jīng)精神類疾病與人腦結(jié)構(gòu)和腦功能網(wǎng)絡(luò)的異常相關(guān)，這些研究結(jié)果能夠給予治療這些神經(jīng)精神類提供指導(dǎo)，同時(shí)還可提供剖析神經(jīng)精神疾病病理機(jī)制的新思路，而影像學(xué)特征則是臨床醫(yī)生對(duì)神經(jīng)精神疾病進(jìn)行診斷的依據(jù)，它們主要用于早期診斷和治療。

隨著成像設(shè)備和成像技術(shù)的快速發(fā)展，大腦成像的數(shù)據(jù)量也在迅速增加。一旦這些方法被證實(shí)具有較高的可靠性和魯棒性，那么使用相應(yīng)的分析方法，研究者們能很快處理它們，而數(shù)據(jù)處理又會(huì)使得數(shù)據(jù)量成倍增加。事實(shí)上，許多關(guān)于fMRI（Functional Magnetic Resonance Imaging，即磁共振腦功能成像）的文章，比如行業(yè)里權(quán)威雜志NeuroImage上的一些文章中，提出自從1995年以來，收集的數(shù)據(jù)量每過將近26個(gè)月就翻一番。按照這種速率，在2015年，僅僅神經(jīng)影像的圖像數(shù)據(jù)量，每一篇發(fā)表的文章中，除去頭信息數(shù)據(jù)處理過程中的信息和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，平均數(shù)據(jù)容量就已經(jīng)超過20 GB[5]。

3 分布式存儲(chǔ)與計(jì)算

3.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

fMRI是神經(jīng)影像成像的一個(gè)典型代表，其由于非侵入性、沒有輻射暴露等優(yōu)勢(shì)廣泛地應(yīng)用于人及動(dòng)物的腦或脊髓的研究中。在事件相關(guān)fMRI中，在常規(guī)的空間圖像中加入時(shí)間維度，即圖像是隨時(shí)間變化的一系列圖像。目前，在對(duì)老鼠的視覺皮質(zhì)區(qū)域進(jìn)行監(jiān)視中，在8 s內(nèi)的雙光子成像可以產(chǎn)生512×512×4的像素。因此，每小時(shí)可以產(chǎn)生60 GB的數(shù)據(jù)。而在整個(gè)大腦激光片層掃描過程中，一條斑馬魚每2 s可以產(chǎn)生1000×2000×40個(gè)像素。因此，在1 h內(nèi)會(huì)產(chǎn)生1.2 TBs的數(shù)據(jù)。而隨著技術(shù)進(jìn)步帶來的空間和時(shí)間分辨率的提升，這些數(shù)據(jù)大小只會(huì)進(jìn)一步增加。

圖像數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)首先帶來了存儲(chǔ)的困難，為解決高效存儲(chǔ)和快速處理圖像數(shù)據(jù)，研究者設(shè)計(jì)了高性能分布式計(jì)算框架，也就是所謂的云計(jì)算平臺(tái)[6]。云計(jì)算系統(tǒng)具有媲美超級(jí)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，它采用分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理技術(shù)，將多臺(tái)計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力進(jìn)行匯總，達(dá)到存儲(chǔ)和處理海量數(shù)據(jù)的能力。

云計(jì)算系統(tǒng)主要采用GFS（Google File System）和HDFS （Hadoop Distributed File System）進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理操作。其中，GFS是一個(gè)具有拓展功能的分布式文件系統(tǒng)，其對(duì)計(jì)算機(jī)硬件性能要求較低，并且具有較強(qiáng)的容錯(cuò)功能，在文件讀寫模式方面需要在應(yīng)用程序的協(xié)助下完成某些具體操作，主要通過API接口實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用程序協(xié)同交互，這種設(shè)計(jì)方式有助于提高該文件系統(tǒng)的操作靈活性[7]。HDFS主要用于存儲(chǔ)靜態(tài)數(shù)據(jù)，它通過MapReduce將計(jì)算邏輯分配給云計(jì)算系統(tǒng)的各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，采用花整為零的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算[8]?？蛻舳四軌蛲ㄟ^名稱結(jié)點(diǎn)對(duì)元數(shù)據(jù)進(jìn)行讀和寫操作，也可直接對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)點(diǎn)進(jìn)行操作[9]。HDFS由于具有可擴(kuò)展性、效率高、能夠在通用平臺(tái)上部署、可靠性強(qiáng)、成本低等優(yōu)勢(shì)大受開發(fā)者歡迎，當(dāng)前已逐步成為工業(yè)與學(xué)術(shù)界公認(rèn)的海量數(shù)據(jù)并行處理標(biāo)準(zhǔn)[10，11]。

3.2 數(shù)據(jù)共享

為了滿足臨床的需要和病人信息數(shù)據(jù)的查詢共享，我國(guó)絕大多數(shù)醫(yī)院都搭建了內(nèi)部的醫(yī)療信息管理系統(tǒng)，如用于影像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)腜ACS系統(tǒng)，以及用于管理門診、病歷、藥庫(kù)等醫(yī)療信息的HIS系統(tǒng)。醫(yī)院內(nèi)部的醫(yī)療信息管理系統(tǒng)是醫(yī)院數(shù)字化發(fā)展的重要產(chǎn)物，其能夠服務(wù)于醫(yī)院內(nèi)各個(gè)醫(yī)療部門間的信息處理、交互、共享等需求，同時(shí)也可實(shí)現(xiàn)對(duì)公眾發(fā)布本院臨床專家的簡(jiǎn)介和坐診時(shí)間等信息。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)是醫(yī)院所產(chǎn)生數(shù)據(jù)的重要組成部分，占醫(yī)院產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量的90%以上，它既是臨床診斷的主要依據(jù)，也是研究疾病的重要材料。如何存儲(chǔ)和管理海量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)已成為我國(guó)醫(yī)療信息管理系統(tǒng)的首要問題。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫(kù)作為存儲(chǔ)、傳輸、管理、處理醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)的主要工具，是在普通圖像數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的基礎(chǔ)上融合相關(guān)臨床醫(yī)學(xué)及生物醫(yī)學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)鍵信息發(fā)展起來的。

當(dāng)前，醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)庫(kù)的研究和構(gòu)建已取得較好的成果，如由病理學(xué)家Dr. John Monarch創(chuàng)建的腫瘤及乳房影像的數(shù)據(jù)庫(kù)、由ADNI（Alzheimers Disease Neuroimaging Initiative）創(chuàng)建的阿爾茨海默癥數(shù)據(jù)庫(kù)。而在國(guó)內(nèi)，關(guān)于阿爾茨海默癥臨床數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理仍無一個(gè)完善、成體系的管理系統(tǒng)，使臨床影像數(shù)據(jù)采集不夠規(guī)范完整，科學(xué)研究者無法充分利用這些影像數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究。此外，帕金森綜合征、腦連接組成像等領(lǐng)域也建立了相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)，但國(guó)內(nèi)對(duì)這些數(shù)據(jù)庫(kù)管理同樣存在阿爾茨海默癥數(shù)據(jù)庫(kù)同樣的問題。這些數(shù)據(jù)共享和開放不僅是數(shù)據(jù)采集者的責(zé)任，同時(shí)也是數(shù)據(jù)庫(kù)管理者的責(zé)任。后者需要妥善地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以安全有效地提供給需求者相應(yīng)的數(shù)據(jù)。但是，由于存在各種互不相關(guān)的項(xiàng)目，而且這些項(xiàng)目有的涉及倫理方面，在能夠有效利用之前必須先妥善地處理好這方面的問題。神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的共享能夠起到以下作用：能夠廣泛利用世界各地的數(shù)據(jù);能夠用于最新的方法當(dāng)中;推廣數(shù)據(jù)的重復(fù)分析和重復(fù)使用。

4 神經(jīng)影像學(xué)中數(shù)據(jù)處理方法：以腦網(wǎng)絡(luò)為例

目前，經(jīng)過多年的積累，全球多家醫(yī)院和多個(gè)知名實(shí)驗(yàn)室在對(duì)神經(jīng)精神類疾病的研究中已積累不同研究領(lǐng)域的大量數(shù)據(jù)，這些大數(shù)據(jù)主要有基因組學(xué)的實(shí)驗(yàn)和臨床研究數(shù)據(jù)、神經(jīng)組學(xué)的實(shí)驗(yàn)和臨床研究數(shù)據(jù)、多模態(tài)腦影像的實(shí)驗(yàn)和臨床研究數(shù)據(jù)。由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)幾何倍數(shù)增長(zhǎng)，以及數(shù)據(jù)間相關(guān)性的錯(cuò)綜復(fù)雜，僅僅通過孤立的實(shí)驗(yàn)觀測(cè)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法已難以剖析數(shù)據(jù)內(nèi)部隱藏的規(guī)律。因此，如何利用大數(shù)據(jù)模型結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法計(jì)算多尺度多模態(tài)的相關(guān)性，從基因?qū)哟蔚缴窠?jīng)元層次再到腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)層次形成多層次的學(xué)科交叉研究成為未來發(fā)展神經(jīng)影像學(xué)的重要方向之一[12]。

當(dāng)前，神經(jīng)影像學(xué)的一個(gè)研究熱點(diǎn)是腦網(wǎng)絡(luò)研究，其研究方法大致可分為兩大類。第一類是基于組塊—事件關(guān)聯(lián)性的研究方法，如局部一致性分析法[13]、小世界模型分析法[14]、默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)分析法[15]等[16];第二類是基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法使用這些神經(jīng)影像數(shù)據(jù)對(duì)患者進(jìn)行個(gè)體分類及預(yù)測(cè)，其中深度學(xué)習(xí)已成為分析神經(jīng)影像數(shù)據(jù)的重要方法[17，18]。

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)分析的前提是先構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò)，而腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建可分為功能性網(wǎng)絡(luò)和結(jié)構(gòu)性網(wǎng)絡(luò)。通常，結(jié)構(gòu)性的腦網(wǎng)絡(luò)通過神經(jīng)影像序列進(jìn)行構(gòu)建，如通過采集彌散張量成像或擴(kuò)散頻譜成像序列，再結(jié)合醫(yī)學(xué)上的連接模式來創(chuàng)建大腦網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性，并使用矩陣表示腦網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性，從而構(gòu)建出結(jié)構(gòu)性腦網(wǎng)絡(luò)。而功能性腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建則需要采集相關(guān)大腦區(qū)域活動(dòng)的神經(jīng)影像學(xué)時(shí)間序列，再結(jié)合聚合測(cè)量方法對(duì)這些神經(jīng)影像學(xué)時(shí)間序列進(jìn)行計(jì)算分析，從而得到神經(jīng)影像學(xué)時(shí)間序列的相關(guān)性，這種相關(guān)性同樣能夠使用矩陣的形式進(jìn)行表示，該矩陣代表了腦網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列的相關(guān)性。

應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)分析的關(guān)鍵步驟是使用神經(jīng)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，它為后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)分類提供重要依據(jù)。特征學(xué)習(xí)的一般步驟是先從腦網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)提取用于學(xué)習(xí)的特征，通常選擇一些有意義的網(wǎng)絡(luò)局部測(cè)量作為學(xué)習(xí)的特征，然后采用機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種或多種特征選擇算法篩選出一些有助于分類和理解疾病的重要特征。機(jī)器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于腦網(wǎng)絡(luò)分析的目標(biāo)在于對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。腦網(wǎng)絡(luò)分析方法中廣泛地使用機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別中的各種分類方法，其中，該方法因能夠提供一個(gè)通用的框架而得到了廣泛的研究和應(yīng)用。

5 結(jié)語

隨著成像設(shè)備和成像技術(shù)的快速發(fā)展，如磁共振波譜成像、擴(kuò)散加權(quán)成像、灌注加權(quán)成像、擴(kuò)散張量成像等成像技術(shù)的出現(xiàn)，極大地推動(dòng)了神經(jīng)影像學(xué)的發(fā)展，為神經(jīng)影像科學(xué)家對(duì)大腦神經(jīng)的結(jié)構(gòu)和功能的認(rèn)識(shí)和進(jìn)一步研究提供了基礎(chǔ)。但是，海量的數(shù)據(jù)也帶來了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理的困難。普通圖像數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)由于其文件管理系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)，加上硬件設(shè)備無法提供大數(shù)據(jù)處理所需的強(qiáng)大算力，因而出現(xiàn)效率低、并發(fā)性低、可拓展性差等問題?，F(xiàn)代化的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理技術(shù)，如云計(jì)算系統(tǒng)，在神經(jīng)影像學(xué)上的應(yīng)用可有效地解決上述問題。云計(jì)算系統(tǒng)所采用的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)能夠滿足海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力，它具有將存儲(chǔ)資源進(jìn)行抽象表示和統(tǒng)一管理的功能，同時(shí)還具有良好的數(shù)據(jù)安全功能，能夠保障數(shù)據(jù)在安讀寫操作過程中的安全性。文章介紹了兩種典型的分布式存儲(chǔ)處理系統(tǒng)，即谷歌公司研發(fā)的GFS和Hadoop研發(fā)的HDFS系統(tǒng)，還對(duì)神經(jīng)影像在數(shù)據(jù)共享方面的現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，最后通過一個(gè)腦網(wǎng)絡(luò)計(jì)算實(shí)例展現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)分析的一般流程。然而，目前在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這些海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未成熟。隨著這些應(yīng)用的進(jìn)一步深入，必能推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)的進(jìn)一步發(fā)展，為人類解開大腦的謎題奠定基礎(chǔ)。

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