所见即所得可视化机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60903062
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    19.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0214.新型计算及其应用基础
  • 结题年份:
    2012
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目提出所见即所得可视化的框架并研究其机理和关键技术。与传统模式下用户通过参数调节与可视化系统交互不同,所见即所得可视化环境下用户与系统进行包括手写输入等方式在内的交互,通过直接修改可视化目标效果的方式,更简洁和准确地表达意图,可极大地提高可视化的效率。.本项目将首先在体可视化的传递函数设计,高动态范围可视化的色调映射控制以及信息可视化算法中实现所见即所得可视化的范例;研究所见即所得可视化中从用户意图映射到可视化系统可执行操作的机理和实现方法;根据用户研究的结果,完善所见即所得可视化的框架设计。所见即所得可视化能够提供更直接易懂的工具,通过建立以面向目标为特点的新可视化人机交互机制,令用户更紧密地融入可视化系统,改善传统可视化方式在自然性与智能性方面的不足。

结项摘要

本项目提出所见即所得可视化的框架并着重研究了其核心机理和关键实现技术,完成了预定的研究任务。不同于传统模式下用户通过参数调节与可视化系统交互,本项目研究的所见即所得可视化使得用户能够与系统进行包括手写输入等方式在内的交互,通过直接修改可视化目标效果的方式,更简洁和准确地表达意图,提供了更为高效的可视化方式。.本项目成功实现了所见即所得交互模式在科学可视化(体可视化)和信息可视化(高维数据可视化设计以及图布局算法)领域的实例。在科学可视化方面,将所见即所得的交互模式成功应用于体可视化的传递函数设计,允许用户通过喷涂渲染体数据图像的交互方式直接修改可视化结果,用户仅接受很少的约定和假设即可在图像上对可视化结果进行编辑,从而避免了传统方法中需要对传递函数进行复杂调整的过程。此外,通过利用平行坐标和点表现形式结合,还实现了对高维体数据的直观交互传递函数设计。在信息可视化方面,实现了通过基于草图的创建方式实现高维数据可视化设计。无需编程,用户只要简单画出想要的元素,系统会自动通过识别草图确认用户目的,直接创制高维数据可视化形式。同时,通过发展能够融合用户对图布局的直接修改,所见即所得交互模式在图数据可视化上也取得了成功。本项目已发表12篇论文,其中包括5篇IEEE TVCG可视化领域顶级期刊论文。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
体数据可视化传递函数研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭翰琦;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如
WYSIWYG (What You See is What You Get) Volume Visualization
WYSIWYG(所见即所得)体积可视化
  • DOI:
    10.1109/tvcg.2011.261
  • 发表时间:
    2011-12-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Guo, Hanqi;Mao, Ningyu;Yuan, Xiaoru
  • 通讯作者:
    Yuan, Xiaoru
PIWI: Visually Exploring Graphs Based on Their Community Structure
PIWI:根据社区结构对图进行可视化探索
  • DOI:
    10.1109/tvcg.2012.172
  • 发表时间:
    2013-06
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Yuan, Xiaoru;Zhao, Ye;Barlowe, Scott;Liu, Shixia
  • 通讯作者:
    Liu, Shixia
Scalable Multivariate Volume Visualization and Analysis Based on Dimension Projection and Parallel Coordinates
基于维度投影和平行坐标的可扩展多元体积可视化和分析
  • DOI:
    10.1109/tvcg.2012.80
  • 发表时间:
    2012-09-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Guo, Hanqi;Xiao, He;Yuan, Xiaoru
  • 通讯作者:
    Yuan, Xiaoru
树图可视化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张昕;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如

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其他文献

集合模拟可视化进展
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    舒清雅;刘日晨;洪帆;张江;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如
数字人文中的可视化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    大数据
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    罗煜楚;吴昊;郭宇涵;谭绍聪;刘灿;蒋瑞珂;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如
基于可交互相关性矩阵的维度重排径向坐标可视化方法
  • DOI:
    10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201707006
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    模式识别与人工智能
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张志豪;张军平;陈德铭;卢颖;袁晓如;古天龙
  • 通讯作者:
    古天龙
面向分析任务的表格数据可视化交互构建
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    马楠;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如
深度学习驱动的可视化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机辅助设计与图形学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘灿;赖楚凡;蒋瑞珂;李彦达;杨昌和;林志贤;魏大同;袁晓如
  • 通讯作者:
    袁晓如

其他文献

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样本驱动的可视化设计空间探索研究
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  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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  • 财政年份:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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