Clough－Tocher曲面的表示

文中利用Ｃｌｏｕｇｈ－Ｔｏｃｈｅｒ三角分裂方法形成递归曲面，获得了ｎ次ＣＴ曲面表示．最后作为一种实用尝试利用ＣＴ方法构造了一种定义在空间三角剖分网格上的四次ＧＣ＇插值曲面格式．     

GZMH：用于有丝分裂细胞核检测和分割的乳腺癌病理图像数据集

目的 有丝分裂细胞核计数是乳腺癌诊断和组织学分级的3个重要评分指标之一,基于深度学习的自动检测方法,可以有效辅助医生进行乳腺病理图像有丝分裂细胞核识别和计数。而当前研究中的公开数据集多为竞赛所用,由举办方联合数据提供者挑选而来,与医院临床应用中所使用的数据存在较大的差异,不利于模型性能及泛化能力的测试验证。针对以上问题,本文发布了来自中国赣州市立医院临床环境的数据集GZMH （Ganzhou municipal hospital）。方法 整理并公开发布的数据集GZMH包含55幅全视野数字切片（whole slide images,WSIs）临床乳腺癌病理图像,提供了用于有丝分裂细胞核目标检测和语义分割研究的两种标注,并由2名高年资医师对3名初级病理医师的标注进行了复核。5种主流目标检测方法和5种经典分割方法在GZMH数据集上进行了训练和测试,检验它们在临床数据集GZMH上的性能。结果 目标检测方法实验结果比较中,SSD （single shot multibox detector）模型取得了最佳的效果,F1分数为0.511;分割方法实验结果比较中,R2U-Net （recurrent rsidual convolutional neural network based on U-Net）性能最佳,F1分数为0.430。所有方法在面对较大规模的临床数据集GZMH时体现的性能都明显低于它们在一些公开数据集上的性能。结论 本文所提出的GZMH数据集能够用于有丝分裂目标检测与语义分割研究任务,且此数据集中的图像更加接近实际的应用场景,在推动乳腺病理图像有丝分裂细胞核分割的研究和临床应用方面具有较大的价值。数据集的在线发布地址为：https：//doi.org/10.57760/sciencedb.08547。     

人体热湿交换的数值模拟模型

考虑到人体形状对热湿交换过程的直接影响,文中用真人扫描得到的三维非结构化网格构造了一个人体几何模型,该数值人体模型更接近于真实的人．利用Gagge 2-node(热核core和皮肤skin两点)热生理模型来描述皮肤表面每一个细胞与外界环境的热调节过程,得到皮肤和外界环境的动态的温度和湿度分布,并应用到我们研发的三维服装CAD中．     

基于学习的局部几何相似性的医学图像放大

图像放大技术是医学图像处理中的重要领域.医学图像细节丰富处经常呈现出明显的几何结构特征或模式,如边缘.提出了一种基于学习的方法,将低分辨率图像块作为可用的邻域像素并提取其几何特征信息组成训练集,与高分辨率图像块之间建立局部对应关系,这种对应关系即为局部几何相似性.将训练集信息有效传递至待重建高分辨率图像块,图像放大的问题转化为重建系数的最优化问题,并且基于非局部平均思想,将其进而转化为加权最小二乘问题得到正则化解.实验结果表明,本方法不仅可以进行任意倍图像放大,且它可以摆脱一般方法对训练集合的依赖,具有较好的独立性,自适应性和边缘保持特性.     

Automatic 3D Shape Co-Segmentation Using Spectral Graph Method

Co-analyzing a set of 3D shapes is a challenging task considering a large geometrical variability of the shapes. To address this challenge, this paper proposes a new automatic 3D shape co-segmentation algorithm by using spectral graph method.Our method firstly represents input shapes as a set of weighted graphs and extracts multiple geometric features to measure the similarities of faces in each individual shape.Secondly all graphs are embedded into the spectral domain to find meaningful correspondences across the set.After that we build a joint weighted matrix for the graph set and then apply normalized cut criterion to find optimal co-segmentation of the input shapes.Finally we evaluate our approach on different categories of 3D shapes, and the experimental results demonstrate that our method can accurately co-segment a wide variety of shapes, which may have different poses and significant topology changes.     

基于混合梯度最小化Mumford-Shah模型的高维滤波算法

为解决高维滤波中存在的边缘特征模糊和细节保持问题, 创新性提出了一种基于混合梯度最小化Mumford-Shah模型的平滑算法. 通过最小化包含梯度的L0、L1范数的正则化函数, 实现边缘保持和局部光滑的滤波分解效果. 从二维图像来看, 梯度的L0范数刻画了图像中非光滑像素的个数, 最小化梯度的L0范数可以实现图像分片同质的效果, 即可对应Mumford-Shah模型中要求的边缘内部尽量均匀; 梯度的L1范数, 即全变差项, 刻画了图像中所有水平集的长度, 最小化梯度的L1范数可以实现控制图像边缘锐利度的目的, 即Mumford-Shah模型中关于图像边缘保持的约束. 由于Mumford-Shah模型具有鲁棒的信号平滑和边缘特征描述能力, 因此在进行高维信号分解等处理时,可以取得良好分离效果. 实验结果表明, 混合梯度Mumford-Shah模型在滤波过程中可以实现边缘保持和纹理平滑相统一的特性, 获得优异的图像结构纹理分解效果, 对多个图像应用的处理效果有显著的提升, 在三维网格数据上也获得良好的去噪性能.     

基于水平集的扫描点云简化算法及在人体模型上的应用

简化是计算机图形学的一个重要课题.针对真实性建模技术在图形领域的迅速发展和三维扫描设备的广泛应用,提出一种基于水平集的扫描点简化算法,对高密度的扫描点模型作简化处理,并能解决扫描点模型中普遍存在的重影与空洞问题.该方法具有自动排序特点,并且使筒化结果保留原扫描点模型按层划分的特性.通过指定不同的简化半径,该算法自动生成多分辨率的层次细节模型.实验结果显示,新方法在高简化精度下具有好的保形性,所得模型的误差优于角度简化结果.该方法对于高曲率细节显示的特殊需求可作自适应拓展.简化所得的点模型可通过多边形或曲线、曲面重建.三维人体模型重建工作是服装仿真、计算机动画等方面研究的基础性工作.经简化方法处理所得不同精度的人体模型能作为后续应用的基础.     

基于Petri网的IPv4到IPv6协议转换分析

应用Petri网原理分析IPv4-IPv6协议转换,并结合实际的系统和详细转换流程图,建立Petri网模型。通过此Petri网模型的有界性、可达性及活性等动态特性,证明此转换模型功能和安全上的可行性。     

基于自适应龙格-库塔方法的柔性织物仿真

采用经典的弹簧-质点模型,分析织物的运动微分方程,并采用自适应的龙格-库塔方法求解,实现了对织物实时的动态仿真,并给出了试验得到的结果。     

针对密集点云的快速自适应四边形网格生成算法

为了能够从密集点云直接获得四边形网格,而不需要通过三角形网格重构获得,提出针对密集点直接构造的四边形网格生成算法.首先进行点云数据体素化得到体素模型,建立体素和点云的索引关系,并对体素做精细化操作,以提高映射效果;然后通过体素模型外表面的顶点与原始点云的映射得到四边形网格模型,并对四边形网格进行优化.在斯坦福的数据集上进行实验,并使用MeshLab软件进行效果展示,结果表明,该算法可以基于密集点云直接生成四边形网格模型,同时可以通过调整体素大小来自适应地改变算法效率和四边形网格的大小.