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Offene Themen für Abschlussarbeiten

Masterarbeit Informatik/Bioinformatik: Distanzfeldgenerierung für die Solvent Excluded Surface

Distance Field Generation for the Solvent Excluded Surface

Masterarbeit Informatik/Bioinformatik

Distanzfeldgenerierung für die Solvent Excluded Surface

 

MA_Distance_Fields_SES.pdf

 

Einführung

 Vorzeichenbehaftete Distanzfelder (signed distance fields, SDF) werden oft in der Kollisionserkennung oder zur Oberflächenrekonstruktion verwendet. Informationen über die umgebende Geometrie kann dem SDF entnommen und für diverse Effekte verwendet werden, wie zum Beispiel weiche Schatten und volumetrisches Ambient Occlusion. Eine Übersicht zu 3D-SDFs wurde von Jones et al. [1] zusammengestellt. SDFs können auf modernen GPUs auf Basis von tausenden Primitiven in wenigen Millisekunden berechnet werden [2]. Hierarchische Ansätze tauschen hier eher Geschwindigkeit gegen Genauigkeit ein [3]. SDFs lassen sich durch Modulation verändern [5], sodass eine dargestellte Oberfläche besondere Eigenschaften aufweist, die ggf. auf der Oberfläche definierte Parameter codieren kann. Eine Gängige Methode SDFs zu rendern ist das Sphere Tracing [6].

 

 

Aufgabenbeschreibung

Diese Arbeit soll sich mit der Generierung von SDFs auf Basis von Moleküldaten befassen. Genauer soll ein Algorithmus entwickelt werden, der Atom-Positionen und -Parameter verwendet, um ein SDF zu erzeugen, das eine Solvent Excluded Surface (SES) repräsentiert (siehe Abbildung 2). Ein Ansatz wäre der Weg über Euklidische Distanztransformation (EDT), wie bereits von Xu und Zhang [7] als Vorverarbeitungsschritt zur Triangulierung einer SES gezeigt.

Das SDF soll später einerseits zur Visualisierung als auch zur Quantifizierung des Datensatzes dienen.  Es ist bspw. denkbar, dass morphologische Operationen dazu verwendet werden, um Kavitäten zu entdecken oder zu vermessen. Eine solche Methode könnte dann auch einen Weg liefern, offene Kavitäten zu begrenzen.

Damit das erstellte SDF später auch zur Visualisierung und Quantifizierung genutzt werden kann, muss es möglich sein, Atom-Parameter aus dem SDF heraus zu referenzieren. So soll es bspw. in der verwendeten Datenstruktur möglich sein, dass dargestellte Oberflächenpunkte mit dem nächsten, letztendlich dem die Oberfläche generierenden, Atom in Verbindung gebracht werden können. Dank der SES-Definition kann ein Punkt auf der Oberfläche zu maximal drei Atom(-Oberfläch)en die gleiche, minimale Distanz haben. Der Aufbau eines SDF soll also um diese entsprechende Information erweitert werden.

Das erzeugte SDF soll mindestens durch ein einfaches Sphere-Tracing dargestellt werden können. Der Renderer kann um Funktionen der Distanzfeld-Modulation erweitert werden, um den Umfang der Visualisierungs- und Modulationsmöglichkeiten anzudeuten. Hierbei wären die Interpolation verschiedener Felder, Boole’sche Operationen [9] und Hypertexturen [5] denkbar.

 

Voraussetzungen und Ziele

Im Zuge einer Literaturrecherche soll zunächst das Themengebiet der Distanzfeldgenerierung und -Visualisierung aufgearbeitet werden. Die Frage, ob für diese Arbeit eine möglichst genaue oder möglichst schnelle Generierung von SDFs angepeilt werden, sollte dabei beachtet werden. Eine Echtzeitfähige Variante hätte den Vorteil, dass diese auch für animierte Daten verwendet werden kann. Eine genauere Variante wäre besser für Analysezwecke geeignet. Optimal wäre ein Ansatz, dessen Genauigkeit über einen Nutzerparameter gesteuert werden kann.

Vorrangig ist in jedem Fall eine robuste Implementierung. Diese soll im MegaMol-Framework umgesetzt werden, da dieses bereits das Laden von Moleküldaten (auch als zeitaufgelöste Trajektorien) und das Rendern von Hilfsgeometrie (was zusätzlich zum SDF nötig sein kann) anbietet.

Der finale Algorithmus soll auf der GPU laufen, daher ist eine Umsetzung in OpenGL oder OpenCL, bzw. CUDA vorgesehen. Entsprechende Vorkenntnisse sind also von Vorteil.

 

Kontakt

Dr. Nils Lichtenberg nils.lichtenberg@uni-tuebingen.de

 

Literatur

[1] Jones, M. W., et al. “3D Distance Fields: A Survey of Techniques and Applications.” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 12, no. 4, July 2006.

[2] Krayer, Bastian, and Stefan Müller. “Generating Signed Distance Fields on the GPU with Ray Maps.” The Visual Computer, vol. 35, no. 6–8, June 2019.

[3] Koschier, Dan, Crispin Deul, and Jan Bender. "Hierarchical hp-adaptive signed distance fields." Symposium on Computer Animation, 2016.

[4] Oleynikova, Helen, et al. “Voxblox: Incremental 3D Euclidean Signed Distance Fields for On-Board MAV Planning.” 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Sept. 2017.

[5] Perlin, K., and E. M. Hoffert. “Hypertexture.” ACM SIGGRAPH Computer Graphics, vol. 23, no. 3, July 1989.

[6] Hart, John C. “Sphere Tracing: A Geometric Method for the Antialiased Ray Tracing of Implicit Surfaces.” The Visual Computer, vol. 12, no. 10, Dec. 1996.

[7] Xu, Dong, and Yang Zhang. “Generating Triangulated Macromolecular Surfaces by Euclidean Distance Transform.” PLoS ONE, edited by Markus J. Buehler, vol. 4, no. 12, Dec. 2009.

[8] Krone, Michael, et al. “Parallel Contour-Buildup Algorithm for the Molecular Surface.” 2011 IEEE Symposium on Biological Data Visualization (BioVis)., IEEE, 2011.

[9] Inigo Quilez, “Distance Function”, https://www.iquilezles.org/www/articles/distfunctions/distfunctions.htm, accessed Jan. 2022.

Bachelorarbeit - SES-Meshing (Informatik/Medieninf./Bioinf.)

Zerlegung einer molekularen Oberfläche in ein Dreiecks-Gitter

Zerlegung einer molekularen Oberfläche in ein Dreiecks-Gitter

BA-SES-Mesh.pdf

Noch freie Plätze

Eine in der biochemischen und pharmazeutischen Forschung wichtige Molekül-Oberfläche ist die „Solvent Excluded Surface“ (SES). Für diese existiert bereits ein Algorithmus der analytisch eine implizit beschriebene SES von Molekülen berechnet und visualisiert [1] (Abbildungen unten). Das Ziel dieser Arbeit besteht darin einen Algorithmus zu entwickeln, der diese bereits gegebene Moleküloberfläche in ein Dreiecks-Mesh überführt (Abbildung rechts), um schnelleres Rendering und Weiterverarbeitung zu ermöglichen. Die Implementierung soll in C/C++ erfolgen und in das Visualisierungs-Framework MegaMol [2] integriert werden, welches die oben erwähnte Berechnung der SES enthält.

Mögliche Erweiterungen des zu implementierten Algorithmus sind die Parallelisierung zur schnellere Berechnung, die Berechnung auf der GPU oder die Verwendung eines Level-of-Detail-Verfahrens. Optional besteht die Möglichkeit, später eine eigenständige Library aus dem SES-Algorithmus und der Zerlegung in das Dreiecks-Mesh zu konstruieren, um die Verwendung in anderen molekularen Visualisierungstools wie VMD zu ermöglichen.

 Bei Interesse einfach melden bei:

Jun.-Prof. Dr. Michael Krone

Sand 14, 72076 Tübingen

Raum C308b (2. Stock)

Telefon: +49 7071 29-70456

michael.krone@uni-tuebingen.de

Marco Schäfer, M.Sc.

Sand 14, 72076 Tübingen

Raum C308b (2. Stock)

Telefon: +49 7071 29-70456

marco.schaefer@uni-tuebingen.de

 Literatur:

  1. M. Schäfer, M. Krone, “A Massively Parallel CUDA Algorithm to Compute and Visualize the Solvent Excluded Surface for Dynamic Molecular Data,” in Workshop on Molecular Graphics and Visual Analysis of Molecular Data, 2019, pp. 1–9.

  2. S. Grottel, M. Krone, C. Müller, G. Reina, T. Ertl, “MegaMol - A Prototyping Framework for Particle-based Visualization,” IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics, vol. 21, no. 2, pp. 201–214, 2015