基于感知的体可视化综述

体可视化是一门交互地视觉呈现三维数据场的技术,允许用户直观方便地理解数据中所包含的几何结构和特征信息,在医学影像、石油勘探、大气气象和科学计算模拟等领域得到广泛应用.由于三维数据场内部特征的复杂性,实现高表达力的体可视化需要同时考虑数据的特性和用户的因素.基于感知的体可视化技术在可视化流程中考虑人类感知过程和认知过程的特点,使得可视化的结果符合人类感知特性和习惯,达到有效地揭示数据特征的目的.文中从用户驱动的体数据分析、符合感知的可视化设计和表意性体可视化3个方面对基于感知的体可视化的相关技术进行梳理总结,并指出该领域需要进一步探索的研究方向.     

基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染

基于小波变换的多分辨率压缩算法能够获得很高的压缩比,因而被广泛地用于压缩体数据.针对这种压缩策略,研究基于GPU的数据重构的方法,可以只从CPU向GPU传输少量的压缩数据,从而提高数据传输效率.因为好的数据结构是实现基于GPU的重构算法的关键,所以文中提出适合使用矩形纹理表示的数据结构--Nested Tileboard;然后给出基于该数据结构在GPU上实现多分辨率重构的方法,使用Nested Tileboard保存中间数据及重构结果;还提出了基于Nested Tileboard的多分辨率体绘制方法,直接对重构数据进行体绘制,从而实现数据重构和体绘制的无缝连接.     

蒙特卡罗粒子输运计算自动建模程序系统的研究与发展

在广泛调研和分析现有几何建模方法特点的基础上研发了具有可视化用户界面的自动建模程序系统MCAM.它可以实现多种商用软件CAD模型与MCNP模型之间的相互转换,且提供了模型建立、预处理、属性分析等基本功能和计算结果可视化及基于医学映像建模接口等扩展功能.全面系统地介绍了MCAM的设计思想与原理、总体结构、主要功能和国际合作协议框架下的应用测试等情况.实践表明,它是一个实用的MCNP计算辅助工具和核设计与核分析质量保证工具.     

一种二进制可分辨矩阵修正方法及其求核

传统的二进制可分辨矩阵不适用于不相容决策表,而改进的二进制可分辨矩阵虽然适用于不相容决策表,但需要先进行等价类的计算.为了解决因决策表存在不相容性造成构建二进制可分辨矩阵要计算等价类的问题,提出一种二进制可分辨矩阵修正方法.首先对传统二进制可分辨矩阵进行分析,根据矩阵中各行的取值情况,得到修正论域;然后利用其对矩阵进行局部修正,得新的二进制可分辨矩阵,避免了等价类的计算,并证明了新二进制可分辨矩阵与改进的二进制可分辨矩阵是等价的;其次给出了基于新二进制可分辨矩阵的求核方法,并证明了所求核与基于正区域的核是等价的;最后通过实例证明了此方法的正确性.     

基于扫描区间表示的不规则多边形快速定位算法及应用

不规则多边形定位算法是排料算法的重要组成部分,其效率对排料算法的性能有重要影响。基于扫描区间表示的不规则多边形定位算法因能适应任意复杂多边形而被广泛采用,但它存在计算量大的不足。通过深入研究基于扫描区间表示的多边形定位算法,该文从两个方面对其方法进行改进：首先提出候选平移位置矩阵的概念,进而实现定位扫描算法;然后通过最大跨度比较法快速排除一些不可能的行,从而通过减少定位扫描算法的调用次数进一步加速。该算法已应用于自主开发服装排料软件,多个实际衣片数据的测试结果证明了该文算法的有效性和高效性。     

空间语义增强下的城市交通事故数据可视分析

目的 海量城市交通事故数据可能蕴含有交通事故的空间模式，挖掘出交通事故的空间模式有助于开展交通事故的防治工作。目前交通管理部门虽然记录了交通事故发生地的空间位置信息，但没有对事故发生地进行空间语义描述，从而影响对交通事故空间模式的深入分析。因此，提出一种交通事故数据空间语义增强方法，并设计了一套可视分析系统。方法 基于城市兴趣点来增强交通事故数据的空间语义。以事故发生点为中心获取周围城市兴趣点，使用特征向量刻画兴趣点的数量、类别及其与事故发生点的距离，并称此向量为空间语义特征向量。将空间语义特征向量和相应的交通事故关联，以达到增强其空间语义的目的。然后，基于空间语义特征向量，使用自组织映射聚类算法对交通事故进行聚类分析，根据其空间语义特征将交通事故分为若干类别。最后，通过使用地图视图展示事故点数据、聚类视图和平行坐标视图展示聚类分析的结果及其空间语义特征的可视化方法，对交通事故的空间模式进行分析。结果 针对空间语义增强的交通事故数据以及相关分析任务，有效地使用上述数据分析方法与可视化技术，设计并实现了一套多视图关联的可视分析系统，提供了便捷的交互方式辅助用户分析。通过研发人员和交通警察共同对安徽省合肥市2018年的交通事故数据进行分析，将交通事故发生地划分9类并指出每类地点的空间语义特点，进一步分析出了事故高发区域的空间语义特性。结论 本文提出的交通事故数据空间语义增强方法和可视分析方法可以帮助用户揭示交通事故的空间语义模式，有助于深入分析和认识交通事故的成因，能为交通事故防治相关的城市建设工作提供建议。     

基于Faster-RCNN的结核杆菌自动检测方法研究与应用

染色处理可使结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像中显现,医生通过检测图像中的 结核杆菌辅助诊断结核病。近年来卷积神经网络(CNN)在目标检测上取得了突破性进展,但结 核杆菌存在图像上尺度小,构造标注数据难,不适用迁移学习等问题,使得基于 CNN 的目标 检测方法在结核杆菌检测方面尚存在一定的困难。为此,以 Faster-RCNN 目标检测算法为基 础,研究在医学图像上的结核杆菌检测问题。针对结核杆菌尺度小,提出重叠子图划分策略; 针对标注数据构造难,提出分块、迭代标注策略。实践证明,该方法有较高的准确度以及可 接受的速度,已构建了 13 261 个结核杆菌的训练数据,应用于合作单位的医疗检测产品,能 满足实际应用需求。     

精确放射治疗计划系统中快速三维重建方法的研究与应用

在放射治疗计划系统中,为了精确地照射靶区避开危及器官,有必要对勾画的二维轮廓信息进行三维重建。现有的三维重建方法难以在拟合真实度和实时性上同时满足临床需求。通过对等值面提取算法进行改进,本文设计了一种快速三维重建流程,并基于可视化开发包(VTK)加以实现。多套来自真实病人影像数据的测试结果表明,快速三维重建法得到的面模型表面光滑,有效避免了"阶梯"效应;面片和顶点数目大幅度削减;与一般的等值面提取算法比较绘制时间大大减少。在保证真实拟合原始解剖结构的前提下,文中的方法改善了重建效果、提高了绘制速度,不仅可应用在精确三维放射治疗计划系统中,也可扩展应用在其他领域。