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基于相邻层间相似性和空体素跳跃的体绘制加速算法研究
1
作者
敖山
刘梦颖
+1 位作者
李保锟
刘志中
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第4期1277-1280,共4页
Splatting是经典的基于物序的直接体绘制方法,运算数据量的多少制约着算法绘制图像的速度。为了进一步提升绘制速度,采用基于相邻层间相似性和空体素跳跃相结合的方法进行加速,在读取数据过程中对图片中的三维纹理数据进行筛选,并使用...
Splatting是经典的基于物序的直接体绘制方法,运算数据量的多少制约着算法绘制图像的速度。为了进一步提升绘制速度,采用基于相邻层间相似性和空体素跳跃相结合的方法进行加速,在读取数据过程中对图片中的三维纹理数据进行筛选,并使用足迹表对筛选后的三维纹理数据进行二维投影,利用相邻层间相似性计算每一个点的灰度值,并根据灰度值将数据分类,算出对成像没有影响的空体素,跳过其绘制过程从而加速算法。实验结果显示,该算法能够在保证绘制图像质量的基础上,在一定程度上解决和改善Splatting算法数据的空间相关性和运算效率的问题。
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关键词
体绘制
SPLATTING算法
足迹表
相邻
层间相似性
空体素
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职称材料
阿尔茨海默病的多层脑网络链路预测重构
2
作者
曹春萍
俞璎时
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第2期483-489,共7页
功能脑网络的构建工作是阿尔茨海默病辅助诊断中的基础任务.针对基于全频域的单层网络构建方法难以处理小频段间的异质性特征以及脑网络中可能存在错误边或缺失边的问题,提出一种基于多层网络链路预测的功能脑网络模型.利用多层网络框...
功能脑网络的构建工作是阿尔茨海默病辅助诊断中的基础任务.针对基于全频域的单层网络构建方法难以处理小频段间的异质性特征以及脑网络中可能存在错误边或缺失边的问题,提出一种基于多层网络链路预测的功能脑网络模型.利用多层网络框架使节点间存在多个频段描述下的连接关系,并设计融合层间相似性和节点重要性的局部相似性指标,进而基于多层网络拓扑结构进行链路预测,以重构网络结构.实验结果表明,与当前先进的脑网络模型相比,该模型在阿尔茨海默病分类诊断中性能表现更好,证明所提模型能有效提升网络表达的精准性,且在计算机辅助诊断中具有良好的应用价值.
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关键词
多
层
网络
链路预测
层间相似性
节点重要性
功能脑网络
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职称材料
基于TOPSIS的时序网络节点重要性研究
被引量：
15
3
作者
郭强
殷冉冉
刘建国
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期296-300,共5页
时序网络考虑事件发生的顺序,可以更准确地刻画复杂系统的演化特征。本文采用多属性排序方法(TOPSIS)对时序网络不同时间片段节点的影响力进行综合评价。具体的思想是通过计算不同层间相似性指标值与正理想解和负理想解的欧式距离,根据...
时序网络考虑事件发生的顺序,可以更准确地刻画复杂系统的演化特征。本文采用多属性排序方法(TOPSIS)对时序网络不同时间片段节点的影响力进行综合评价。具体的思想是通过计算不同层间相似性指标值与正理想解和负理想解的欧式距离,根据其接近正理想解和远离负理想解的程度对层间耦合关系的度量方法进行排名。基于Workspace数据集的实验结果表明,以优先链接指标(PA)度量时序网络时间层耦合关系,所挖掘出的重要节点准确率最高,在各时间层上平均达到50.82%。该文的工作为从多属性角度分析时序网络提供了借鉴。
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关键词
特征向量中心性
层间相似性
时序网络
TOPSIS
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职称材料
题名
基于相邻层间相似性和空体素跳跃的体绘制加速算法研究
1
作者
敖山
刘梦颖
李保锟
刘志中
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第4期1277-1280,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61872126)
全国教育科学规划教育部重点课题项目(DFA170292)
河南省软科学研究计划资助项目(182400410147)。
文摘
Splatting是经典的基于物序的直接体绘制方法,运算数据量的多少制约着算法绘制图像的速度。为了进一步提升绘制速度,采用基于相邻层间相似性和空体素跳跃相结合的方法进行加速,在读取数据过程中对图片中的三维纹理数据进行筛选,并使用足迹表对筛选后的三维纹理数据进行二维投影,利用相邻层间相似性计算每一个点的灰度值,并根据灰度值将数据分类,算出对成像没有影响的空体素,跳过其绘制过程从而加速算法。实验结果显示,该算法能够在保证绘制图像质量的基础上,在一定程度上解决和改善Splatting算法数据的空间相关性和运算效率的问题。
关键词
体绘制
SPLATTING算法
足迹表
相邻
层间相似性
空体素
Keywords
volume rendering
Splatting algorithm
footprint method
comparability of adjacency-layers
void voxel
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
阿尔茨海默病的多层脑网络链路预测重构
2
作者
曹春萍
俞璎时
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第2期483-489,共7页
基金
浙江省卫生健康委员会面上项目(2022KY122)资助
浙江省中医药科技计划项目(2019ZA023)资助。
文摘
功能脑网络的构建工作是阿尔茨海默病辅助诊断中的基础任务.针对基于全频域的单层网络构建方法难以处理小频段间的异质性特征以及脑网络中可能存在错误边或缺失边的问题,提出一种基于多层网络链路预测的功能脑网络模型.利用多层网络框架使节点间存在多个频段描述下的连接关系,并设计融合层间相似性和节点重要性的局部相似性指标,进而基于多层网络拓扑结构进行链路预测,以重构网络结构.实验结果表明,与当前先进的脑网络模型相比,该模型在阿尔茨海默病分类诊断中性能表现更好,证明所提模型能有效提升网络表达的精准性,且在计算机辅助诊断中具有良好的应用价值.
关键词
多
层
网络
链路预测
层间相似性
节点重要性
功能脑网络
Keywords
multilayer networks
link prediction
layer relevance
node importance
functional brain networks
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于TOPSIS的时序网络节点重要性研究
被引量：
15
3
作者
郭强
殷冉冉
刘建国
机构
上海理工大学复杂科学研究中心
上海财经大学金融科技研究院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期296-300,共5页
基金
国家自然科学基金(61773248,71771152)
国家社会科学基金重大项目(18ZAD088)
文摘
时序网络考虑事件发生的顺序,可以更准确地刻画复杂系统的演化特征。本文采用多属性排序方法(TOPSIS)对时序网络不同时间片段节点的影响力进行综合评价。具体的思想是通过计算不同层间相似性指标值与正理想解和负理想解的欧式距离,根据其接近正理想解和远离负理想解的程度对层间耦合关系的度量方法进行排名。基于Workspace数据集的实验结果表明,以优先链接指标(PA)度量时序网络时间层耦合关系,所挖掘出的重要节点准确率最高,在各时间层上平均达到50.82%。该文的工作为从多属性角度分析时序网络提供了借鉴。
关键词
特征向量中心性
层间相似性
时序网络
TOPSIS
Keywords
eigenvector centrality
inter-layer similarity
temporal networks
TOPSIS
分类号
O157.5 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相邻层间相似性和空体素跳跃的体绘制加速算法研究
敖山
刘梦颖
李保锟
刘志中
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
阿尔茨海默病的多层脑网络链路预测重构
曹春萍
俞璎时
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于TOPSIS的时序网络节点重要性研究
郭强
殷冉冉
刘建国
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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