基于VTK的虚拟心脏切面交互式可视化方法

为解决传统医学影像技术方向性单一的问题,满足临床医学从不同方位从整体或切面等多角度对器官组织进行观察分析的需求,提出了心脏核磁共振成像(MRI)数据的体可视化和任意角度切面的可视化方法.基于可视化工具包VTK,在VC6.0开发环境中,运用光线投射算法设计并实现了MRI羊心脏切片数据的三维体绘制,横断、冠状、矢状位置的标准切片、切面以及任意角度、任意位置切面的绘制技术.通过简单的鼠标操作就可以实时的对切面进行移动、旋转、缩放等交互操作.实验结果表明:该方法有助于医生从多个方位观察整体器官组织和切面形态.在疾病预防、医疗诊断、手术方案制定以及术后评价中具有较大的实用价值.     

生物特征识别学科发展报告

从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭、超市收银,再到高铁进站、机场安检以及医院看病,人脸、虹膜和指纹等生物特征已成为人们进入万物互联世界的数字身份证。生物特征识别赋予机器自动探测、捕获、处理、分析和识别数字化生理或行为信号的高级智能,是一个典型而又复杂的模式识别问题,一直处于人工智能技术发展前沿,在新一代人工智能规划、“互联网+”行动计划等国家战略中具有重要地位。由于生物特征识别涉及公众利益攸关的隐私、道德和法律等问题,近期也引起了广泛的社会关注。本文系统综述了生物特征识别学科发展现状、新兴方向、存在问题和可行思路,深入梳理了人脸、虹膜、指纹、掌纹、静脉、声纹、步态、行人重识别以及多模态融合识别的研究进展,以人脸为例重点介绍了生物特征识别领域近些年受到关注的新方向——对抗攻击和防御、深度伪造和反伪造,最后剖析总结了生物特征识别领域存在的3大挑战问题——“感知盲区”、“决策误区”和“安全红区”。本文认为必须变革和创新生物特征的传感、认知和安全机制,才有可能取得复杂场景生物识别学术研究和技术应用的根本性突破,破除现有生物识别技术的弊端,朝着“可感”、“可知”和“可信”的新一代生物特征识别总体目标发展。     

掌纹识别算法综述

掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术, 近年来得到了广泛的关注与研究. 与其他生物特征相比, 掌纹有许多独特的优势,包括识别率高、采集设备价格低廉、用户可接受性好等. 这些优势使得掌纹识别成为一种有着广泛应用前景的生物识别方法. 本文首先介绍了掌纹的特点、掌纹的采集设备和预处理方法, 之后详细介绍了近几年来提出的各种掌纹识别方法. 根据特征提取以及匹配方法的不同, 本文将掌纹识别方法分为基于结构的、基于子空间的、基于编码的和基于统计的四类方法. 在回顾和比较了各种算法的特点之后, 对未来的掌纹识别方法的发展方向作了展望.     

生物特征计算进展

生物特征计算旨在实现人体生物特征的自动感知与分析,建立生物特征与人的身份、情感、行为、健康情况和美学评价的对应关系的可计算模型.结合作者近十余年来在生物特征计算方面的研究,从生物特征识别、医学和美学生物特征计算三个方面对生物特征计算的进展和趋势进行了介绍和展望.     

基于精细解剖结构的左心室心肌缺血仿真

为解释心肌缺血诱发心律失常的机理,基于精细的人体心脏解剖数据,构建了一个整合的人体心室组织模型,并模拟了心肌缺血对折返波的影响.在处理无通量边界问题上,采用相场法来自动处理复杂的边界条件.通过增加缺血区域内细胞外钾离子浓度值,模拟了心肌缺血环境下折返波的传播过程.实验结果表明,折返波会随着缺血程度的改变而变化.随着缺血...     

利用构建语义词典的查询自动分类方法

为解决传统的文档分类方法和手工分类方法都不适宜于处理查询分类的问题,提出了一种基于Web的自动构建特定主题的语义词典的方法来分类搜索查询,通过基于主题的Web信息采集和bootstrap-ping,由某个主题的少量关键词逐步扩充,最终得到该主题的语义词典及词典中每个单词的相对词频.Web中信息的冗余和各主题语义上的差别使各主题的语义词典中单词的种类和数量存在很大差异,这种差异可以用来对用户的搜索查询进行分类.实验结果表明,利用语义词典可以较准确地将用户的查询分类,同时该分类方法基本上不需要人工介入,且可适应搜索查询覆盖面广和实时性强的特点,较好地解决了搜索查询分类的问题.     

GP-MaxEnt模型的蛋白质二级结构预测

针对单序列蛋白质二级结构预测问题,提出了一种基于高斯先验最大熵(GP-MaxEnt)模型的预测方法.该方法根据氨基酸的构象偏好进行特征构造,利用改进迭代缩放算法(ⅡS)训练高斯先验最大熵模型.使用CB513数据集对GP-MaxEnt模型进行了测试分析.试验表明,该方法简单有效,能够获得较好的预测精度.     

基于分解的灰度图像二维阈值选取算法

作为一维Otsu法的推广, 二维Otsu法综合考虑了像素点的灰度信息及其邻域灰度的均值信息, 可以有效地滤除噪声. 其快速算法采用递归的方式构建查找表, 将算法的时间复杂性由OL4降到OL2. 提出基于分解的阈值选取算法, 求解两个一维Otsu法的阈值来替代原始的二维Otsu法的最佳阈值. 指出在原算法的假设成立的条件下, 该方法可以得到与原二维Otsu法相同的分割阈值, 而算法的时间复杂性可以进一步降低到OL. 而在实际中, 原算法的假设一般不成立. 本文的实验结果表明此时该阈值选取方法也可以在保证原二维Otsu算法良好的抗噪性的前提下, 计算阈值所需的时间更短、空间更小, 且阈值化结果也可以达到或优于二维Otsu算法的结果.     

面向全变分图像复原的增广拉格朗日方法综述

图像复原旨在根据退化图像重建高品质原始图像,其复原的质量和速度问题一直都是图像处理领域研究的重要方向。由于其图像边缘保持特性,全变分（TV）最小化模型在图像复原领域取得了很大的成功。然而,全变分图像复原是一个典型的非光滑优化问题,需要发展相应的快速优化算法,而增广拉格朗日方法（ALM）则是近年来发展起来的一类代表性方法。结合相关进展,综述了全变分图像复原模型,变量分裂（VS）法和典型ALM算法,并通过实验从CPU运行时间、峰值信噪比（PSNR）和品质评价等方面分析了不同的变量分裂和ALM方法对图像复原性能的影响。