导读:本文包含了体数据论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据,图像,网格,模型,枸橼,肺动脉,医学。
体数据论文文献综述
吴付坤,肖丽,王华维[1]（2019）在《面向大规模体数据集的复杂几何曲面抽取方法》一文中研究指出针对在大规模数据场中进行复杂几何曲面抽取的性能和精度问题,提出一种基于八叉树加速结构和多边形裁剪的几何曲面抽取方法.首先应用平面-体求交方程将体单元抽取问题转换到二维空间中,其中引入基于空间包围盒的八叉树结构以减少无效体单元的计算;然后提出面向凹凸多边形的裁剪方法和若干优化策略以有效地进行多边形裁剪计算;再引入数据集预筛选功能减少无效网格片读入以提升曲面抽取性能;最后将该方法集成到通用可视分析引擎中.实验结果表明,该方法能够高精度、高性能地从数值模拟程序生成的数据场中抽取复杂几何曲面的表面场值.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2019年11期）
王璟瑞,高锐,邱焓[2]（2019）在《基于OpenCL并行加速的Mean Shift叁维体数据分割方法》一文中研究指出Mean Shift算法作为图像分割领域比较经典的算法,是一种基于特征向量的聚类算法,在图像分割的具体实现中应用广泛。为克服Mean Shift算法复杂度高、速度慢的缺点,提出一种叁维体数据的快速Mean Shift分割方法。该方法基于Mean Shift的基本思想和GPU的高性能并行计算能力,利用OpenCL对Mean Shift算法进行GPU并行化改造,实现了有意义的分割。实验结果表明,改进后的方法取得了较好的加速效果,运行速度提高了36.44倍。(本文来源于《通信技术》期刊2019年11期）
白洪忠,刘宁,纪俊雨,耿广,李雯[3]（2019）在《家兔肺动脉栓塞模型D-二聚体数据采集及时间相关性研究》一文中研究指出目的通过多种方法试验性采集家兔抗凝血,以获取家兔D-二聚体实验室数据,记录并描绘家兔D-二聚体时间曲线。方法成年健康中国大耳白兔30只,体重3.5～5 kg,分别抽取耳缘静脉血,A组:标准法;B组:标准改良法;C组:提高抗凝剂浓度法;D组:增加抗凝剂剂量法。比较并选取最优采集方法。采用胶体比浊法D-二聚体试剂盒采集,记录各种方法的D-二聚体数值,根据时间随访,记录完整数据并描绘数据曲线。结果成功采集抗凝血62例,失败58例,C组及D组较A组和B组采集抗凝血样成功率高。C组测得D-二聚体为(0.4967±0.20307)μg/ml,D组D-二聚体为(0.2060±0.12316)μg/ml;差异有统计学意义(P<0.05)。家兔急性肺动脉栓塞模型D-二聚体检测,时间/D-二聚体曲线峰值多位于栓塞后3～7 d,于栓塞后14 d左右开始回落。结论选择高浓度3.8%(119 mmol/L)枸橼酸钠溶液0.1 ml均匀涂抹注射器,按照1∶9比例抽取静脉血0.9 ml制备家兔抗凝血具有可行性;本组动物实验最终完成7组完整数据,可显示无外因干扰下D-二聚体随肺动脉栓塞时间呈单峰样曲线,故D-二聚体的动态变化对肺动脉栓塞的诊断及治疗评价具有一定价值。(本文来源于《河北医药》期刊2019年21期）
刘武常,杨婵娟[4]（2019）在《EAST柔性机械手臂体数据采集系统设计》一文中研究指出柔性机械手由机械臂体和执行器组成,在EAST装置的正常运行与维护中作用重大,该设备臂体需达到定位精度高及耐高温的要求,据此本文完成了位姿数据采集系统的设计,该系统主要采用磁线性编码器芯片和倾角传感器芯片,实现了臂体姿态的精确定位,与上位机通过CAN总线方式实现数据交换,可在高温环境下正常工作(115℃),系统整体控制过程及读取传感器信号主要由主控芯片完成,为采集电机的外表温度,结合温度传感器Pt100设计了调理电路,通过对高温、定位和姿态方面进行试验,结果表明该系统准确性较高且耐高温,满足设计的要求。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年05期）
杨晨彬,高瞻[5]（2019）在《基于WebVR的医学体数据可视化》一文中研究指出传统的医学体数据可视化通过计算机屏幕显示叁维医学影像,由于使用者对二维屏幕缺乏深度感知,对于组织内各部位无法准确判断相对位置,难以观察理解。为了解决这个问题,结合虚拟现实(VR)技术与体绘制技术,提出并实现基于WebVR的医学体数据可视化系统。基于B/S模式设计系统的整体架构,浏览器端从服务器端获得体数据,使用WebGL调用本地显卡对渲染进行硬件加速。运用光线投射算法进行体绘制,渲染结果通过浏览器显示或使用WebVR连接至VR设备显示在虚拟空间中,实现沉浸式的可视化。同时,针对虚拟现实环境对光线投射算法提出优化方法,实现激光拾取、体数据内部可视化和平面裁剪的交互方式。系统实现了新的叁维立体视觉的感知方式和方便灵活的交互功能,增强使用者对叁维医学体数据可视化影像的感知。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年05期）
孙夏[6]（2019）在《医学体数据处理算法研究及其在数字口腔中的应用》一文中研究指出随着叁维医学成像技术的普及和发展,医学体数据已被广泛应用于数字口腔领域,其中锥形束断层成像(Cone Beam Computed Tomography,简称CBCT)技术提供了患者头部精确的内部叁维信息,是数字口腔中最常用的体数据来源之一。将患者的CBCT数据直观高效地可视化,并从中精确地抽取出患者的个性化模型已成为数字口腔领域的研究热点。患者牙齿、颅骨和面部模型之间相对关系的计算与分析为数字口腔治疗方案的精准规划提供了重要的参考。围绕CBCT数据在数字口腔领域的应用,本文的工作主要体现在体数据与网格模型的可视化,颅骨和面部模型的抽取,以及单颗牙齿模型的抽取叁方面。首先,本文基于绘制流水线的模板测试流程提出了CBCT体数据与牙冠网格模型数据的混合绘制方法,通过对两类数据深度信息的融合计算,提升了绘制结果的准确性,使两种数据的空间关系感知更加精准。其次,本文基于混合阈值方法和自适应聚类算法提出了颅骨和面部模型的自动化抽取方法,利用图像的全局特征高效地实现了颅骨和面部区域的精确分割,并自动对可能出现的误判进行校验。然后,本文提出了将二维图像分割算法在叁维空间迭代的CBCT数据分割框架,结合牙齿结构特征提出了基于混合水平集模型和基于区域能量函数模型的二维图像分割方法,提升了CBCT数据中牙齿模型抽取的精度和效率。最后,本文在所研究的体数据相关处理算法基础上,结合模块化设计理念,开发了数字口腔体数据原型系统,实现了CBCT体数据的可视化及牙齿、颅骨和面部模型的抽取,为个性化、精准化的口腔临床诊断和治疗提供了支持。(本文来源于《浙江大学》期刊2019-03-08）
马超[7]（2019）在《医学磁共振图像体数据叁维分割研究》一文中研究指出磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)已经成为当前对人体进行功能、病理和解剖研究的重要辅助手段。准确的分割医学MR图像在病理生理分析、关键生物医学指标获取以及组织生物物理模型构建等方面具有重要意义。然而在实际应用中,由于受射频场不均匀性、不同软组织之间的差异性和部分容积效应等影响,MR图像质量退化严重,表现为图像灰度均匀性变差和不同组织结构间像素灰度分布范围的混迭,增加了对MR图像精细结构进行分割的难度。另外,图像的低对比度,软组织结构显着的多样性和弱边缘,也给分割带来了困难。所有这些问题,使得对MR图像进行自动鲁棒的精确分割仍然是一个极具挑战的课题。现有的一些MR图像分割方法存在着分割精度不够和鲁棒性较低等问题。为此,本文对医学MR图像体数据的叁维分割进行了深入研究,首先提出了一个基于活动轮廓的分割模型来克服MR体数据中存在的灰度不均匀性、噪声和弱边缘等复杂环境的影响;接下来,进一步将该模型整合进一个体素分类联合活动轮廓演化的分割框架内,实现对存在信号混迭的组织结构的自动精确分割;最后,我们重新设计了分割框架内的体素分类架构和能量泛函的信息整合方式,并将其应用于类别非均衡数据的多相分割中,取得了较好的效果。本文的主要工作和研究成果如下:首先,为了克服灰度不均匀、噪声和弱边缘等复杂环境对MR体数据分割的影响,本文提出一种基于鲁棒统计量驱动尺度可调活动轮廓的MR体数据分割模型。该模型以便捷的方式将活动轮廓模型中的初始轮廓简化为一些点或线,并进一步综合利用初始种子点及活动轮廓邻域内尺度可调的局部区域信息构造了新的能量泛函。基于鲁棒统计量构造的特征向量有效抑制了噪声的影响,而尺度可调的局部化方案则使得该模型能够应对灰度不均匀以及弱边缘的影响,从而实现了复杂环境下MR体数据的精确分割。人工数据集以及真实数据集上的大量实验表明,该模型具有较高的分割精度,对于复杂环境和初始化的影响保持了较强的鲁棒性。其次,为实现对具有低组织对比度的MR体数据的全自动分割,本文提出了一个整合了级联随机森林与尺度可调活动轮廓的分割模型。该模型将分割任务转化为体素分类与轮廓曲线演化的联合,随机森林输出的体素分类结果为活动轮廓模型提供了良好的初始化和形状约束,而活动轮廓模型的曲线演化对体素分类结果进行了精炼,从而实现了模型间的有效互补。所提出的体数据局部与环境信息融合方法,能够更加有效的驱动随机森林与活动轮廓模型。与以往基于随机森林的分割方法不同,所提出的级联架构可以迭代的精炼分割结果并对多个级联分支进行融合;与目前标准的有监督学习方案相比,本文的级联随机森林的训练过程能够灵活的为每个级联分支选择训练样本,而不必由于样本的改变而重新训练全部模型,增强了模型的可扩展性。此外,由于该分割框架将独立的体素分类与曲线演化整合在一起,随机森林的分割结果得到进一步精炼,从而可获取光滑的具有几何约束的边界。最后,与其他基于活动轮廓模型的分割方法相比,所提出的分割框架内的活动轮廓模型由于整合了随机森林提供的初始轮廓和形状约束,可以实现完全自动化的分割;初始轮廓与最终轮廓接近,因此曲线演化所需的迭代次数更少;在形状先验信息的约束下,对于信号混迭的组织结构有着更加理想的分割效果。再次,本文提出一种基于随机森林的多重级联分割模型。该模型可以整合多模式MR体数据中的多尺度、任务自适应的信息,以实现对组织结构自动鲁棒的精确分割。该模型将随机森林用作成像模式特定的特征学习核,直接在多模式MR体数据上进行图表示学习,实现了任务自适应的特征表示学习策略,可以获取特定目标的边缘信息。模型中多重级联的分割架构保证了分割精度,而两阶段训练策略使其能够有效应对类别非均衡数据。所提出的模型训练过程中的正则化方法可以有效增强模型的泛化能力。比较实验证明了所提出的分割架构的有效性。最后,本文提出一种整合了多重级联随机森林与多尺度块驱动活动轮廓的MR体数据分割模型。该模型首先利用多重级联随机森林进行初步分割,然后利用一种新颖的先验信息整合方法将初步分割结果作为初始轮廓与形状约束提供给多相活动轮廓模型。进一步,利用基于体素块的稀疏表示技术将MR体数据中的多尺度、多模式空间约束信息整合进了活动轮廓模型的能量泛函中。最后,利用耦合水平集方法最小化能量泛函实现MR体数据的多相精细分割。该MR体数据分割模型在公开数据集上取得了满意的结果,与当前流行的分割方法的对比实验显示了该模型的显着优势。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-01-01）
王双双[8]（2018）在《基于叁维变换域的加密医用体数据鲁棒检索算法研究》一文中研究指出医学影像数据是医生诊断和医学研究的重要辅助工具。随着医疗水平的不断提升,医学影像技术得到了快速发展,医院的数字影像数据的数量激增。医学影像数据的管理与存储等问题也随之到来。得益于云计算和大数据的发展,医院可以将医学影像数据存储到云平台以节约成本。但云存储平台作为一个开放的第叁方服务提供者,并不完全可信,可能导致信息的泄露,引发人们对医疗信息安全的担忧。所以,如何同时兼顾保护病人隐私数据的安全检索以及高效快速的检索双重要求,成为当前密文域医学图像检索亟待解决的问题。目前,医学成像设备产生的多模态影像数据,很大一部分是叁维医学图像,而当前的研究关注点大多数是二维图像,对于叁维医学图像以及基于隐私保护的叁维医学图像的研究较少。针对以上问题,本文做了以下工作:1)研究了基于小波变换和混沌映射的加密医用体数据鲁棒检索算法,包括医用体数据的加密、特征提取和加密医用体数据的检索叁个过程。该算法在图像加密阶段结合了小波变换多分辨率特性以及Logistic映射的良好特性,以确保算法的安全性。在图像的检索过程中,云端服务器在不知道图像的内容的情况下对图像进行特征提取,然后与云端数据库中特征向量进行比对,返回与与查询图像相似度高的加密图像,实现检索过程。实验结果表明,该算法具有良好的检索准确性以及鲁棒性。2)研究了基于DFT变换和感知哈希的加密医用体数据检索鲁棒算法,在该算法中,图像感知哈希的鲁棒性和摘要性为医学图像高效准确的检索提供了依据。医用体数据的加密结合了 DFT变换和Logistic映射,提高了算法的安全性。云端服务器提取加密医用体数据的感知哈希值,然后逐一与存储在云端服务器的加密图像库的感知哈希值计算相关系数,进而完成检索过程。实验结果表明,本章算法在满足隐私保护需求的同时具有良好的鲁棒性以及检索效率。3)研究了基于小波变换和感知哈希的加密医用体数据检索鲁棒算法,考虑到高维混沌与一维混沌相比具有更高的迭代速度和复杂性,算法采用Henon映射对医用体数据进行加密,保护医疗信息安全。该算法结合了感知哈希函数的良好鲁棒特性,提取加密体数据的感知哈希值,当加密体数据发生形变时,仍能实现快速高效的实现检索。通过算法对比以及实验数据表明,该算法在实现检索的前提下,对一定强度的攻击具有良好的鲁棒性,同时检索时间较短,检索效率能够满足日常使用的需求。(本文来源于《海南大学》期刊2018-05-01）
刘华[9]（2018）在《制图表达在库体数据转制图数据中的应用》一文中研究指出制图表达是一种智能的符号化方案,可以制作出表现力非常丰富的符号。近年来,在基础测绘数据生产方面,关于利用制图表达技术开展库体数据往制图数据的自动化转换方面的研究已经颇多。库体数据转制图数据过程中需要对不同要素进行不同的制图处理,才能达到预期的制图效果。本文介绍了一种利用制图表达技术实现基础测绘库体数据转制图数据的方法,并重点突破了高架道路与普通道路、道路面与道路线等之间平交、立交消隐关系的自动化处理。(本文来源于《科技创新导报》期刊2018年11期）
王武礼[10]（2018）在《工业CT体数据生成高质量网格模型的相关技术研究》一文中研究指出由于工业CT(Computed Tomography)技术可以在无损的情况下测量工件外部和内部的几何数据,已成为逆向工程设计中叁维数据获取的主要方法之一。但因在数据测量和传输时受环境、控制系统精度、测量方法、数据漏传、误传以及重建算法等因素的影响,使得重建的CT图像中不可避免的存在噪声、几何特征不明显的情形,导致生成的网格模型质量不高,如等值面误差大、噪声多、叁角形质量差等,这直接影响有限元分析的精度、效率、计算收敛性以及快速原型制造的效率和稳定性。针对上述问题,本文对基于工业CT体数据的叁角网格模型生成过程中,影响网格模型质量的关键技术:工业CT数据的预处理、等值面的提取、网格光顺、网格简化以及网格规范化进行研究。主要研究成果如下:(1)改进二维Otsu方法将其用于CT图像边缘信息增强,引入分布式估计算法加快二维Otsu求解。首先,采用特征保持能力强、运算速度快的引导滤波对CT图像去噪;然后,改进二维Otsu算法中的邻域图像信息模板,并精确计算图像中的目标概率和背景概率;第叁,采用全局搜索能力强、收敛速度快的分布式估计算法搜索最佳阈值;最后,采用二维Otsu的最佳阈值对CT图像的边缘信息增强。该方法有效确认了CT图像的边缘特征。(2)针对工业CT数据中存在噪声、局部灰度变化等情形造成等值面提取精度低的问题,改进移动立方体算法以精确提取等值面。首先,采用梯度幅度直方图和类内方差最小化方法构建CT体数据的自适应等值场;然后,采用叁线性插值法计算每个体元顶点的阈值,并确定边界单元与等值面的交点及法向;最后,根据工件纵向尺寸误差,选择恰当的端面修复方法以降低等值面提取误差。这种采用自适应等值场代替全局阈值的方法,有效提高了等值面提取的精度。(3)针对网格模型在光顺和特征保留两方面难以平衡的问题,将反映网格全局几何变化的面法向和反映网格细节特征的顶点法向结合,提出一种基于顶点特征选择的双法向网格光顺方法。首先,采用张量投票理论对网格顶点分类;然后,将引导滤波算法扩展到几何处理领域,通过构建准确的引导法向来精确计算面法向;第叁,通过拟合特征区域中分段光滑的面片块精确计算顶点法向;最后,根据顶点特征分别使用面法向或顶点法向对顶点迭代更新。该方法能在去除网格噪声的同时,更好的保留网格的细节特征,且光顺后的网格表面误差小。(4)为提高网格模型中叁角形面片的质量,提出了一种基于粒子群优化算法的网格规范化方法。首先,用最小二乘法对网格顶点及其邻域顶点进行叁次曲面拟合;然后,以拟合的局部曲面为粒子群算法的搜索域,以局部叁角形的平均质量最优为目标,对网格顶点进行调整;最后,为保留网格的细节特征,以顶点调整前后的法向夹角的大小作为顶点调整的条件。为避免陷入局部最优,并加快收敛速度,对粒子群算法进行了改进:引入了粒子中心位置、约束因子以及自适应惯性因子。该方法在保留网格几何特征、细节特征的同时,能有效改善网格模型中的叁角形质量。(5)针对网格模型简化时,大多现有简化算法无法同时兼顾网格的简化比例、细节特征以及叁角形质量等问题,提出了一种基于动态误差控制和粒子群优化算法相结合的网格简化、优化方法。首先,采用投影预测的方法确定折迭点,使用动态变化的距离误差阈值和角度误差阈值计算叁角形的折迭代价,并根据折迭代价大小控制简化比例;然后,采用基于有限信息的粒子群优化算法对简化模型中的狭长叁角形优化处理。该方法在控制网格模型简化比例的同时,可有效保持网格细节特征,提高网格模型质量。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-04-01）
体数据论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
Mean Shift算法作为图像分割领域比较经典的算法,是一种基于特征向量的聚类算法,在图像分割的具体实现中应用广泛。为克服Mean Shift算法复杂度高、速度慢的缺点,提出一种叁维体数据的快速Mean Shift分割方法。该方法基于Mean Shift的基本思想和GPU的高性能并行计算能力,利用OpenCL对Mean Shift算法进行GPU并行化改造,实现了有意义的分割。实验结果表明,改进后的方法取得了较好的加速效果,运行速度提高了36.44倍。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
体数据论文参考文献
[1].吴付坤,肖丽,王华维.面向大规模体数据集的复杂几何曲面抽取方法[J].计算机辅助设计与图形学学报.2019
[2].王璟瑞,高锐,邱焓.基于OpenCL并行加速的MeanShift叁维体数据分割方法[J].通信技术.2019
[3].白洪忠,刘宁,纪俊雨,耿广,李雯.家兔肺动脉栓塞模型D-二聚体数据采集及时间相关性研究[J].河北医药.2019
[4].刘武常,杨婵娟.EAST柔性机械手臂体数据采集系统设计[J].自动化技术与应用.2019
[5].杨晨彬,高瞻.基于WebVR的医学体数据可视化[J].计算机应用与软件.2019
[6].孙夏.医学体数据处理算法研究及其在数字口腔中的应用[D].浙江大学.2019
[7].马超.医学磁共振图像体数据叁维分割研究[D].哈尔滨工业大学.2019
[8].王双双.基于叁维变换域的加密医用体数据鲁棒检索算法研究[D].海南大学.2018
[9].刘华.制图表达在库体数据转制图数据中的应用[J].科技创新导报.2018
[10].王武礼.工业CT体数据生成高质量网格模型的相关技术研究[D].重庆大学.2018
论文知识图
