面向三维重建的无人机影像并行处理技术

为提升三维重建任务的执行速度,解决行业现实应用对时效性的需求,提出一种无人机影像并行处理与特征提取算法,基于CPU与GPU两种计算架构在三维重建的两个阶段并行加速处理。一是基于CPU的并行处理策略,针对多核处理器采用OpenMP多线程机制,对无人机影像进行并行加载,为后续处理提供高效数据源;二是基于GPU的并行处理策略,通过改进SIFTGPU算法在GPU上以并行方式对图像进行特征提取,为快速重建提供特征输入。真实数据的实验结果表明,与现有算法相比,在图像处理速度上提升了2倍,特征点数量提升了4倍的同时,提取速度提升了11倍。

蒺藜苜蓿小孢子不同发育时期花蕾形态与花药脱分化能力的研究

以豆科模式植物蒺藜苜蓿为材料,研究其小孢子不同发育时期与花蕾形态的相关性,以及花药脱分化能力。结果表明:蒺藜苜蓿小孢子发育可分为单核早中期、单核靠边期和双核期,不同时期的小孢子与花蕾外部形态具有明显相关性。根据花蕾形态判断小孢子不同发育时期,并进行培养,其中单核靠边期小孢子的花药愈伤组织诱导率最高,可达37.21%;单核早中期为4.82%,而双核期小孢子的花药无脱分化能力。这说明小孢子单核靠边期是蒺藜苜蓿花药培养的最佳时期,此时期的花蕾膨大,萼片绿色且比花瓣稍短。

基于多中心的老年神经退行性疾病临床大数据研究平台的设计

针对老年神经退行性疾病临床样本数据分散,缺乏数据共享,以及没有统一的数据标准等现实问题;同时为响应国家政策,健康中国、健康医疗大数据,提出通过构建多中心的老年神经退行性疾病临床大数据研究平台,对该疾病的生理资料、核磁影像和神经心理学量表等临床数据进行一体化管理。采用浏览器/服务器(B/S)架构,采取多中心的管理方案,在获取更多患者数据的同时,也促成临床数据共享。并根据该疾病临床诊治特点,结合当前大数据良好的运用前景,对其临床数据进行数据分析与挖掘。通过构建多中心老年神经退行性疾病临床大数据研究平台,可以有效帮助该疾病临床相关数据的标准化管理,并实现信息共享,促进健康医疗大数据的发展。