GOAL BASED ALOGRITHMS FOR 3 DIMENSIONAL ANALYSIS AND VISUALIZATION

用于 3 维分析和可视化的基于目标的算法

基本信息

  • 批准号:
    6104068
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 12.72万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    1998
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    1998-09-15 至 1999-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The long term aim of this project is to take emerging methods from computer graphics and extend state of the art in data collection, modeling, analysis and visualization of three-dimensional brain structures. The intent is to develop new algorithms and create a set of modular and re-usable tools for collect and interacting with multivalued anatomic information, as well as developing tools that aid in dissemination of this information. By developing new types of computation, the intent is to ultimately enable new types of diagnostic procedures and approaches for use by brain researchers and health practitioners. There are five related research areas in this project: 1) continued development of "goal-based" data acquisition methods, 2) elucidation of microstructure from diffusion tensor data, 3) multivalued tissue classification algorithms, 4) semi-immersive visualization algorithms and interaction methods for display and data acquisition on a "Responsive Workbench" and 5) new types of multivalued visualization methods, such as "painterly" visualization. The project involves magnetic resonance micro-imaging, and two-photon and confocal microscopy. Using high resolution anatomical data from the Atlas Project and MRI Core and optical data from the Connectivity Project, tissues will be classified and visualized through their chemical composition and microstructure. The algorithms and an annotated subsets of the visualized data will be disseminated through publications and via the web.
该项目的长期目标是采用新兴方法 计算机图形学并扩展数据收集领域的最先进技术, 三维大脑的建模、分析和可视化 结构。目的是开发新的算法并创建一组 用于收集多值并与之交互的模块化和可重复使用的工具 解剖信息,以及开发有助于 传播此信息。通过开发新的计算类型, 目的是最终实现新型诊断程序和 供大脑研究人员和健康从业者使用的方法。 该项目有五个相关研究领域: 1)持续开发“基于目标”的数据采集方法, 2)从扩散张量数据阐明微观结构, 3)多值组织分类算法, 4)半沉浸式可视化算法和交互方法 在“响应式工作台”上显示和数据采集以及 5)新型多值可视化方法,例如“绘画式” 可视化。 该项目涉及磁共振显微成像、双光子和 共焦显微镜。使用来自 Atlas 的高分辨率解剖数据 来自连接项目的项目和 MRI 核心以及光学数据, 组织将通过其化学成分进行分类和可视化 成分和微观结构。算法和带注释的子集 可视化数据将通过出版物和 网络。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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