一种新的基于内包围盒技术的光线跟踪加速算法

目的提高光线跟踪算法中求交测试的效率。方法针对内包围盒方法在光线跟踪中仍存在大量面片需要与光线进行求交测试的不足,以内包围盒对角线中点为分割点建立两个子包围盒,并对新产生的子包围盒递归采用上述分割方法。结果提出了一种新的基于内包围盒技术的光线跟踪加速算法。结论新算法比改进前的算法减少了无效求交测试,加速了光线跟踪。     

基于有限元模型的颌面牵张成骨仿真技术研究

口腔颌面部骨修复与重建治疗主要采用自体骨组织移植与复合骨移植等方法.由于颌面部解剖结构复杂,传统的术前研究方法耗时、耗材且不能重复.本文提出采用有限元模型与计算机仿真技术研究颌面牵张成骨的受力和生长状况,通过有限元分析,得到颌骨生长面的应力分布规律及最大应力存在位置.医生可以在术前根据应力分布情况,确定切口位置和牵张给力大小、生长速度等,最后根据有限元模型开发出一套颌面牵张成骨的仿真软件原型系统.     

基于八叉树编码的CUDA光线投射算法

目的针对传统的GPU光线投射算法绘制效果差,绘制效率低的问题,在CUDA架构上对光线投射算法进行优化和加速。方法首先采用八叉树对体数据进行编码,有效地剔除体数据中对重建图像无贡献的部分;其次,将体数据绑定到三维纹理上,根据体数据大小分配线程,每条光线与体数据求交时采用并行计算;最后,在CUDA内核中实现光线投射算法。结果仿真实验结果表明文中算法可以将传统GPU光线投射算法的绘制速度提高7～15倍,并增强算法的绘制效果。结论算法对传统的GPU光线投射算法的绘制速度和效果都有提高。     

CUIT∶ 一个通用界面工具箱的设计

用面向对象的方法，为满足不同窗口环境下界面的通用性，设计了一个通用界面工具箱ＣＵＩＴ     

基于脑电通道增强的情绪识别方法

随着人工智能与深度学习的发展,基于深度学习的多通道脑电信号的情绪识别研究逐渐受到关注,但多通道脑电情绪识别信号复杂且各通道重要性一致,并不能高效且有针对性地进行脑电情绪识别。为此,该文提出一种基于缩放卷积层和脑电通道增强模块的情绪识别方法,能直接在脑电物理通道上进行增强学习。首先,通过缩放卷积层提取多通道脑电情绪信号的类时频特征;然后,通过脑电通道增强模块对所有脑电物理通道重新赋予不同的重要性;最后,利用卷积神经网络对情绪进行分类。该方法能够融合多通道脑电信号的时间和频率信息,同时,通过输出各脑电通道的重要性,探究不同情绪维度与脑电通道之间的关系。在DEAP数据集上进行了实验验证,不同脑电通道对情绪识别任务的重要性存在差异,其中,额叶区和枕叶区的C4、 P4、 P3、 PO4、 F7 5个脑电通道重要性相对较高,该情绪识别方法在愉悦度、唤醒度和支配度3个情绪维度上的识别准确率也均有提升。     

CUIT：一个通用界面工具箱的设计

用面向对象的方法，为满足不同窗口环境下界面的通用性，设计了一个通用界面工具箱ＣＵＩＴ。     

基于格式塔认知框架的乳腺肿块分割算法

针对X线图像乳腺肿块分割易受边缘及周围腺体组织干扰,分割精度不高的问题,该文提出了一种基于格式塔认知框架的乳腺肿块分割算法。该算法利用格式塔心理学理论,对人类视觉自下而上的感知和自上而下的认知过程建模,并将其在肿块分割问题中实例化表示。首先,抽取视觉块,并将其作为基本认知单元;然后,利用图像局部自相似性及格式塔规则进一步简化图像;最后,从全局特征出发,融入专家诊断知识,通过最优化实现肿块的自动化分割。在公开数据集INbreast上进行实验,对比其他流行算法,分割准确率提高了10%。该算法实现了无监督的自动化病灶分割,无需人工干预,对图像噪声具有强抗干扰性。     

多媒体信息系统基于内容检索技术的研究和设计

引入基于内容的检索方法,为使用户方便的根据特征或例子进行照片查询。分析和设计了人事档案管理系统中的照片的特征索引机制。     

基于MRI灌注的计算机辅助肝脏病变检测

在对肝脏灌注经典的算法进行比较分析的基础上,改进了灌注图像数据的测量,使用Bayes和SVM分类器进行计算机辅助肝脏病变检测。实验结果表明该文设计的针对MRI灌注图像利用多核SVM算法可以在降低算法复杂度的基础上有效降低分类错误率,从而可以有效进行对肝脏病变的计算机辅助检测。