MC算法
MC算法的相关文献在1998年到2021年内共计65篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、基础医学、特种医学
等领域,其中期刊论文64篇、专利文献52622篇;相关期刊50种,包括信息系统工程、哈尔滨理工大学学报、中国数字医学等;
MC算法的相关文献由166位作者贡献,包括唐占红、王子牛、刘云伍等。
MC算法—发文量
专利文献>
论文:52622篇
占比:99.88%
总计:52686篇
MC算法
-研究学者
- 唐占红
- 王子牛
- 刘云伍
- 吕理伟
- 张定华
- 於时才
- 李丹
- 李彬
- 李衷怡
- 王沫楠
- 田联房
- 顾耀林
- PENG ZhiMing
- XU ZongBen
- ZOU Bin
- 于珊
- 付则鑫1
- 任少卿
- 任永辉1
- 侯慧玲
- 侯震梅
- 兰聪花
- 冯成德
- 刘仲能1
- 刘奇付
- 刘宇铭
- 刘宏
- 刘展
- 刘志东
- 刘晶
- 刘晶炜
- 励晓建
- 吴建伟
- 周勇
- 周浩
- 唐保国
- 唐龙
- 夏佳
- 夏惠芬
- 孙坚
- 孙大松
- 孙立镌
- 安聪荣
- 宋明霞
- 宫法明
- 尤冬梅
- 岳学良
- 崔宝侠
- 帅仁俊
- 张军卫
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薛保珊;
张峰峰;
闫晓剑;
陈军
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摘要:
椎弓根钉置钉虚拟手术仿真训练系统均有着计算复杂度高、视觉和触觉刷新率低、操作性差的问题进而导致手术训练效果差.针对该问题搭建了一套基于Graphic Processing Unit(GPU)加速的椎弓根钉置入虚拟手术仿真系统.首先通过使用混合数据模型实现对脊柱的三维重建;其次利用碰撞检测、力反馈计算和体素消除等技术完成手术虚拟仿真系统的搭建;最后将GPU的并行处理框架应用于系统仿真模拟中,提高系统的实时性.对比实验结果表明:在未经GPU加速虚拟仿真系统中,视觉刷新率为10 Hz左右,触觉刷新率为50 Hz左右,采用GPU加速技术,视觉刷新率基本稳定在80 Hz左右,提升了70%,触觉刷新率达到600 Hz左右,性能得到极大的提升,即使用GPU加速的虚拟手术系统能够大大缩短触觉线程与视觉线程的计算时间,提高刷新率,进而提高系统的可操作性.
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孙坚;
谭珂;
高原
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摘要:
针对目前虚拟手术方向缺少关于肝、脾脏破裂伤情可视化研究的问题,利用多透明度优化三维重建流程并构建模型。收集解放军总医院第一医学中心2013年1月-2018年11月肝、脾破裂患者腹部增强CT数据共15例,依据病情等因素筛选男性4例,女性1例,年龄25-58岁。首先利用光线投射算法对DICOM数据进行体绘制并分割有效区域,然后直接使用体绘制的多透明度值进行MC算法面绘制,最后将构建模型与增强CT图像进行比对。
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马耀家;
曹扬;
陈骏;
曾艺坤;
陈珊珊
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摘要:
本文构建多源数据集成技术架构,由SOAP队列模块过滤多源数据,实施类型判别与标准化转化,采用语义模块设定通用模式,运用MC算法防御攻击处理数据,利用数据查询优化模块冗余处理所存储数据,生成统一的XML格式集成数据,完成多源数据集成。实验结果表明,应用该技术后的智慧中台具有更高语义识别精度,可明显提升智慧中台的操作效率。
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黄贤胜;
成卫青;
林伟;
熊生春
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摘要:
为了得到岩心的快速成型文件,首先对采集到的致密砂岩岩心进行CT扫描,得到二维CT序列图像.初步介绍了VTK工具库和标准三维模型的格式文件—STL文件,阐述了三维建模的经典算法—MarchingCubes算法,了解了它的基本原理.然后通过获取到合适的阈值,基于形态学方法对CT图像进行数次膨胀和压缩处理,去除图像的虚边,并进行分层灰度化和背景切割等预处理操作.对MarchingCubes(MC)算法中的插值运算进行了简化,采取的方式是将体素边分为四等份,提取四等分点使得三角面片顶点坐标和法向量分量值的计算量大幅减小,利用改进后的MC算法对预处理后的图像进行三维重构,生成三维模型和STL文件.实验结果表明,改进后的MC算法能够提高三维建模的效率,重构出的模型也保持了相当高的精度.
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毕硕本;
贡毓成;
路明月;
周浩;
毛远翔
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摘要:
气象标量场的可视化仍有着许多效率、交互性和准确性上的欠缺。针对这些问题,提出基于多层次体绘制技术的显示方法,对空间场数据进行处理,形成三维空间网格,通过标量值与颜色值、透明度之间的动态映射,实现气象标量数据的三维动态可视化效果。针对传统MC(Marching Cubes)算法存在的插值方法不适用于气象数据,连接方式具有二义性的问题,提出MC算法的改进方法,完善了MC算法在气象可视化领域的不足。实验证明,体绘制能够快速逼真地仿真出气象数据的动态变化效果,改进后的MC算法则能使结果更加精确。
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徐雷;
王华锋;
潘海侠;
林广艳;
陈栎曦
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摘要:
采用简化构型的SMC算法相比标准MC算法能够有效减少构成等值面的三角片的数量,但因为其仅是在体元内部的简化,所以不能较好地利用数据集表面局部形态特征.针对这一问题进一步提出OSMC算法.其根据简化构型的特点,首先采用八叉树结构组织体元,然后采用自底向上的合并策略合并节点,最后实现局部区域三角片合并.实验证明:OSMC算法能够实现比SMC算法更多的三角片削减,尤其对于具有较多平坦区域的数据集效果显著,其对公开数据集数据的平均削减率为55.1%,而SMC算法为29.7%,在面对高分辨率的地质数据时其最高削减率达到了80%,平均也超过了50%,同时OSMC算法能够更好地适应数据集分辨率的增长.%It is universally acknowledged that SMC based on simplified patterns extracts less triangles than the standard MC.Because only in-cube decimation was exploited,SMC is not able to take full advantage of local features of isosurfaces.Based on this observation,a new method named OSMC is presented in this pa-per.Based on characteristics of simplified configuration, OSMC first use octree structure to organize cells as nodes,then merge the nodes from bottom to top,and finally achieve local area triangles merging.The experi-mental results illustrate that the proposed method does further decimation than SMC, especially for datasets with large flat areas.The proposed method achieves an average reduction rate up to 55.1%,while the average reduction rate for SMC is 29.7%.The reduction rate reaches 80% at the highest and it is above 50% in aver-age when OSMC is used on high-resolution geological dataset.Moreover,the new method is more adaptive to the increment of the dataset resolution.
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赵玲;
石雪;
夏惠芬
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摘要:
数字岩心技术作为一种新兴的数值模拟计算方法,通过真实的岩心样品反映岩心的内部复杂结构,从微观层面上开展对岩心孔隙结构及剩余油的理论研究,有利于提高原油采收率,为现场生产提供技术指导.介绍了构建三维数字岩心的两种常用方法:X射线扫描成像和基于岩心二维图像的重建算法,并分析了其优缺点和适用范围.以砂岩为例,定量比较了X射线、Marching Cubes (MC)算法和过程法构建的三维数字岩心.结果表明:过程法重建的三维数字岩心的孔隙连通性与真实岩心较接近,而Marching Cubes算法重建的三维数字岩心孔隙连通性与真实岩心更加接近,三维数字岩心将在岩石物理数值模拟中发挥重要作用.
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- 青岛智能产业技术研究院
- 公开公告日期:2022.12.30
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摘要:
本发明涉及一种基于边缘计算和Actor‑Critic算法的车联网通信优化算法,其具体步骤为:设定车联网通信系统内,用户序列为{1,2,...,k,...,K},共有K个用户;子信道序列为{1,2,...,n,...,N},共有N条子信道;雾接入节点序列{1,2,...,m,...M},共有M个接入节点,节入节点的计算能力序列{1,2,...cm,...,cM};用户上传的任务序列{1,2,...tk,...,tK},共有tK个任务;采用非正交多址接入NOMA方式将用户接入车联网通信系统;用户上传的任务进行边缘计算并将计算结果返回至用户;利用Actor‑Critic算法优化资源分配方式,得到最佳资源分配方式。本发明将非正交多址接入、边缘计算和强化学习进行结合,有效地解决了车联网中存在的接入量巨大的问题,同时降低整个通信过程中的时延,并在不同环境下得到最佳的资源分配方式,提高了能源利用效率。
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- 西华大学
- 公开公告日期:2019.06.21
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摘要:
本发明公开了一种基于AMBTC算法的可逆图像隐藏算法,包括RIHA算法,RIHA算法包括以下步骤:步骤1、输入载体图像C;步骤2、如果载体图像C的所有子块已经使用,则步骤13,否则,选择下一个k×k子块;步骤3、求解合成信息Cv,并得到C';步骤4‑11、根据第j个子块的Pj,计算W0,j和W1,j;根据W1,j和W0,j的值选择不同步骤进行Cv嵌入,待所有秘密信息被嵌入,到步骤12,否则,到步骤2;步骤12、反向旋转Ro×90度,输出图像;步骤13、结束;本发明所提出的RIHA算法有较高的容量和较低的图像失真;RIHA能够避免NRDH算法的失效情况,其算法更稳定,更可靠,输出图像质量进一步提高。
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