基于特征提取的三维流线分布算法

特征提取与清晰表达是三维流场可视化研究中的两个主要问题。提出了一种基于特征提取的三维流线分布算法,既保障了流场临界点附近的特征结构得以正确描述,同时又使输出结果具有良好的清晰性。该算法分为三个步骤:首先,在临界点的快速检测基础上,根据临界点处Jacobian矩阵特征值对临界点进行分类,并对临界点与种子点模板进行匹配;其次,种子点依照优先规则排序,并从这些种子点出发在物理空间计算出流线;最后,在图像空间由预先设置的阈值对流线进行间距控制,并根据深度检测来保留离视点最近的流线,使得屏幕上的输出结果清晰。

流线增强型线性积分卷积流场可视化

为全面清晰地展示出流场信息,减小线性积分卷积的计算量,提出一种流线增强型线性积分卷积方法。改进算法中流线生成部分:检测临界点位置并绘制渐变临界点区域,根据积分点所在区域结合不同的积分方法,并自适应更新积分步长。利用GPU的并行能力及使用GLSL(Open GL Shading Language),进一步增加输出图像的清晰度。仿真结果表明,该算法能够提高渲染速度同时保持可视化结果的清晰度,并利用改进的线性积分卷积方法对河流以及旋风流场进行可视化,以图像形式直观形象地展示流场分布信息。

血液分析仪XT-4000i筛检浆膜腔恶性积液的应用

目的:探讨血液分析仪XT-4000i体液模式对浆膜腔积液标本检测结果的应用价值及仪器提示恶性肿瘤标本的临界值设定。方法:采用血液分析仪XT-4000i检测168份浆膜腔积液标本,并用显微镜人工观察细胞形态及肿瘤免疫标记确定阳性标本。结果:经镜检和肿瘤免疫标记确认,168份标本中32例为恶性肿瘤。通过受试者工作特征(ROC)曲线分析,参数HF-BF#(×106/L)、HF-BF%的检测临界点分别为0.019和3.6。参数HF-BF#对恶性细胞检出的灵敏度为100%,特异度为60.29%,阳性预测值为37.21%,阴性预测值为100%,准确率为67.86%。参数HF-BF%对恶性细胞检出的灵敏度为93.75%,特异度为42.65%,阳性预测值为27.78%,阴性预测值为96.67%,准确率为52.38%。结论:血液分析仪XT-4000i能有效地对浆膜腔积液标本进行肿瘤细胞筛查,筛选出的标本应进一步行细胞学检查以明确诊断。