基于DT-MRI数据的心肌纤维可视化及分析系统研究与实现

核磁共振弥散张量成像（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging,DT-MRI）是近年来提出的一项新的医学影像技术。通过利用核磁共振技术测量细胞内多个方向上水分子弥散运动的特征,可以全面充分研究活体组织微细结构。基于犬心室的DT-MRI数据集开展了三维心肌纤维结构的可视化方法及其可视化系统设计与实现的研究。首先利用阈值滤波、中值滤波和邻域平均法对原始DT-MRI数据进行去噪预处理,然后利用体绘制技术、图元显示法和纤维跟踪法对犬心室的DT-MRI数据进行可视化。最后对基于DT-MRI数据的心肌纤维可视化应用进行了详细的需求分析和系统设计,基于VTK（Visualization Toolkit）实现一个DT-MRI数据的心肌纤维可视化和分析系统。实验结果表明该系统具有良好的交互性,为研究心脏结构提供了一个有力可视化工具。     

一种智能的预取算法

网络延迟问题是用户QoS的主要问题之一,它依赖诸多因素如网络带宽、传输延迟、排队延迟和客户机及服务器的处理速度。目前主要采用缓存和预取技术来减少网络延迟,但缓存技术所提高的缓存代理服务器的命中率是有限的。该文系统地阐述了目前预取算法的基本思想并把它们分成四类:基于流行度、基于交互、基于访问概率和基于数据挖掘的预取算法。在对它们进行分析比较的基础上,提出了一种智能的预取方案。该方案使用模糊匹配来计算用户对页面的访问概率,同时要控制预取的量和预取的时刻,以避免对网络的性能产生负面影响。     

基于存取模式的Cache预取自适应策略研究

不同的Cache预取策略适用于不同的存取模式。本文介绍了存储系统Cache预取技术的研究现状，从分析存取模式出发，构造了存取模式三元组模型，并在磁盘阵列上测试了适 用于复杂环境下的Cache预取自适应策略，结果证明，自适应策略能够在不同环境上获得磁盘阵列的最优性能。     

多媒体应用中磁盘阵列读预取Petri网模型及结果分析

多媒体应用需要大容量、高速磁盘阵列的支持。为了分析采用读预取策略后磁盘阵列的性能,本文建立了读预取Petri网[1]模型。此模型可用以判断系统各环节对读速率的影响和求取读平均数传率。实验表明,采用顺序读预取策略的实际读平均数传率提高了60％,可以满足数字化系统对I/O性能的高要求。     

基于给定访问序列的NFS预取技术

网络文件系统(Network Filc System)由于其稳定、易用而得到了广泛的应用。为了提高NFS服务器端的I/O性能,提出一种在给定客户端访问序列的NFS服务器端伪随机序列预取(NPRP: NFS Pseudo Random Prefetch)机制。实验测试结果表明,NPRP机制对特定应用的NFS服务器的I/O带宽提升超过2倍。     

一种MANET环境下基于兴趣度的协同缓存策略

MANET网络中由于节点移动的随机性和无线链路的断连性,导致网络拓扑变化频繁,从而降低了数据可访问能力.提出一种基于兴趣度的协同缓存策略(IBCC).其主要思想是:针对节点转发的数据请求消息,引入ω-稳定节点集定义和兴趣度概念,定期挖掘ω-稳定节点集中具有相同兴趣度的数据形成预取集;针对回复的数据消息形成数据定位表,通过查找数据定位表将请求发送给同样拥有该数据但路由跳数较少的节点.该策略提高了在出现链路断接时节点对数据的访问能力.仿真实验结果证明该策略的有效性.     

基于网络的游戏随取算法

随着游戏软件日趋大型化,其很难在配置低的电脑或掌上电脑上运行.软件游戏公司更愿意把他们的游戏制作成CD/DVD,而不是让玩家在线下载如Quake III Arena[1].另一方面,由于网络延迟,玩家在同时游戏时会感觉到速度快慢产生的自身游戏地位差距[2],通过对game-on-demand (GameOD)框架的研究,实现用需求的方式去分配不断增多的游戏内容.此方法使游戏资源在玩家的机器上得到及时的更新,并用渐进式[3]传输游戏内容的方法来传送游戏内容.     

面向链式数据结构的间隔预取策略

由于链式数据结构的存储缺乏空间局部性,导致程序执行过程中对链式数据的访问会发生严重的Cache缺失行为。通过对面向链式结构的线程预取性能分析,研究链式数据结构程序热点循环的计算任务量与访存任务量比例特征对线程预取性能的影响。结合多核处理器平台特点,实现了一种适用于链式数据结构的帮助线程间隔预取方法。实验结果进一步验证了计算任务量与访存任务量比例特征对间隔预取性能的影响,表明间隔预取相比于传统线程预取技术有明显的性能优势。     

心电信号中工频干扰的最小二乘估计和消除

心电图(ECG)分析对心血管疾病的诊断是十分重要的。但所测得的心电信号经常受到各种干扰的影响,其中由电源引起的工频干扰影响最大。本文应用非线性方程组的最小二乘解法估计工频干扰,从而将其从心电信号中消除。与CramerE提出的最小二乘估计方法相比,本方法的计算公式更为通用,所需的已知条件较少且无须进行估计前的预处理工作。