具有丰富表达性和高度图示性的矢量场特征可视化算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60773143
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    29.0万
  • 负责人：
    陈莉
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

矢量场的可视化在航空、气象、汽车、医疗等许多领域都具有非常重要的应用，但由于矢量本身所具有的高维性，大规模三维矢量场的高质量显示一直是困扰可视化研究领域的难题，该问题的解决在理论上和工程实际中都具有重要意义。基于特征的矢量场绘制是挖掘、揭示大规模矢量场内部所蕴含规律、提高可视化图形质量的关键。本项目旨在探索更通用的大规模矢量场的特征抽取和高质量绘制算法，通过对矢量场及其导出标量场进行拓扑结构分析以及聚类、简化算法的研究，解决数据量太大、信息太多所带来的可视混乱问题；同时研究具有高度表达性、图示性的特征绘制方法，探索可向用户传递更全面、丰富信息的专用于矢量场特征显示的非真实感绘制模型；并寻找实现通用特征抽取和编辑的途径，引入机器学习的机制，探索对新特征的自动分析、学习和绘制方法，最终将实现一个集特征的编辑、操作、绘制与学习等功能于一体的高质量矢量场可视化原型系统。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（6）
专利数量（0）
面向体绘制图像的直接体对象抠取
  • 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：
    陈莉;宋巍;张慧;杨涛
  • 通讯作者：
    杨涛
High quality solid texture synthesis using position and index histogram matching
使用位置和索引直方图匹配进行高质量实体纹理合成
  • DOI：
    10.1007/s00371-009-0408-3
  • 发表时间：
    2010-04-01
  • 期刊：
    VISUAL COMPUTER
  • 影响因子：
    3.5
  • 作者：
    Chen, Jiating;Wang, Bin
  • 通讯作者：
    Wang, Bin
启发式探查最佳分割平面的快速KD-Tree构建方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    范文山;王斌
  • 通讯作者：
    王斌
HIGH-PERFORMANCE PARALLEL VISUALIZATION LIBRARY FOR VARIOUS SIMULATION ENVIRONMENTS
适用于各种仿真环境的高性能并行可视化库
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Computational Methods
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Chen, Li;Okuda, Hiroshi
  • 通讯作者：
    Okuda, Hiroshi
医学可视化中基于形状特征的传递函数设计
  • 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：
    陈莉;彭艺
  • 通讯作者：
    彭艺

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    夏有兵
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    付天宇
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    张兴祥
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    张玉生
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    黄雪雪;陈莉;林珠灿;余丽双
  • 通讯作者：
    余丽双

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知道了

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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