本项目结合中国虚拟人体数据研究多分辨高精度的交互可视化关键技术。重点针对我国大规模人体数据应用急需解决的难点问题,研究适合人体数据的精细组织器官的准确分割算法以及颜色纹理的提取算法;开发基于体的LOD表示,与视点相关的保持拓扑结构和颜色纹理信息的大规模等值面的交互可视化核心算法,解决大规模人体数据在显示精度与显示速度之间的矛盾,为虚拟人体数据的分析提供交互可视化工具。该项目能较好地展示可视化技术与医学学科的有机结合,促进医学可视化技术的基础与应用研究,为计算机辅助手术规划和医疗培训等奠定基础,推动中国虚拟人可视化技术的发展。
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数据更新时间:2023-05-31
论大数据环境对情报学发展的影响
基于 Kronecker 压缩感知的宽带 MIMO 雷达高分辨三维成像
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
基于多模态信息特征融合的犯罪预测算法研究
基于细粒度词表示的命名实体识别研究
体数据可视化中的多域交互研究
基于核密度估计的大规模空间流数据可视化关键技术研究
具有结构意识的大规模点云数据可视化与交互方法的研究
基于PC机的锥束CT大规模体数据交互式可视化研究