基于诱发脑电的视觉美学质量评价研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    53万
  • 负责人：
    何立火
  • 依托单位：
    西安电子科技大学
  • 学科分类：
  • 结题年份：
  • 批准年份：
    2022
  • 项目状态：
    未结题
  • 起止时间：
    2022至
  • 项目参与者：
    何立火；
  • 关键词：

项目摘要

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项目成果

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  • 作者：
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其他文献

一种利用像素局部相关性的图像质量评价方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    西安电子科技大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    路文;李帅;徐红强;何立火
  • 通讯作者：
    何立火
Objective image quality assessment: a survey
客观图像质量评估：一项调查
  • DOI：
    10.1175/bams-d-13-00017.1
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    International Journal of Computer Mathematics
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    何立火
  • 通讯作者：
    何立火
一种基于Shearlet变换的图像质量客观评价方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    山东大学学报（工学版）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    任玉玲;路文;徐红强;高新波;何立火
  • 通讯作者：
    何立火
基于地磁与空间上下文信息的半解析定向方法
  • DOI：
    10.12263/dzxb.20200797
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘公绪;高新波;何立火;解宇;路建民
  • 通讯作者：
    路建民
Label Consistent Matrix Factorization Hashing for Large-Scale Cross-Modal Similarity Search
为大规模跨模式相似性搜索标记一致矩阵分解散列
  • DOI：
    10.1109/tpami.2018.2861000
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
  • 影响因子：
    23.6
  • 作者：
    王笛;高新波;王秀美;何立火
  • 通讯作者：
    何立火

其他文献

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何立火的其他基金

基于EEG引导的短视频质量深度分析方法研究
  • 批准号：
    61876146
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    62.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
视觉质量感知的脑电时空特性研究
  • 批准号：
    61501349
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    19.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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