数字化可视人体数据集在断层解剖学实验教学中的应用效果评价

断层解剖学是运用断层方法研究和表达人体正常形态结构和基本功能的科学，是分析和识别现代医学图像的形态学基础，是为了适应CT、MRI和超声等现代医学影像技术的迅速发展及其在临床上的广泛应用而兴起的一门应用基础科学。目前，国内大多数医学院校断层解剖学教学手段仍停留在传统的“图片幻灯＋实物标本”水平。

基于可视中国人高分辨人体结构数据集的辐射剂量模拟研究进展

中国数字化辐射虚拟人研究是以中国数字人高分辨三维结构数据集为基础,构建可用于蒙特卡洛辐射模拟的三维计算模型,并实现X射线、中子、质子等多粒子多能级的仿真计算。论著中讨论了基于高分辨人体结构数据集的辐射模型构建过程和特点,以及蒙特卡洛模拟软件,并将剂量测定结果与现有的国外人体模型模拟数据进行了比较。中国数字化辐射虚拟人模型是具备中国人体特征的辐射模型。计算结果很大程度上补充或校正了现有放射学计量数据集,为临床放疗规划、核医药、核辐射防护设计提供精确量化参考。

人体动作数据集的大容量快速存储算法仿真

传统存储方法容易忽略大容量人体动作数据集的冲突问题,造成节点失效,且存储质量不高、存储容量低,提出一种人体动作数据集的大容量快速存储算法。采用链地址法建立哈希表,通过扩展哈希编码的方式扩展存储节点,在扩展节点条件下,通过人体动作数据集存储使用强度与节点传输概率完成人体动作数据节点传输匹配。根据匹配结果,将节点划分为不同的存储级别,按照人体动作数据存储系统中的硬件存储容量以及数据集具体情况,将不同级别存储节点分割成若干阈值级别,避免节点失效,完成大容量人体动作数据集存储。实验结果表明,所提方法存储速度快,整体性能强,在存储人体数据应用中具有较高可用性。

首例中国数字化可视人体脊柱区颈段的三维重建研究

目的 建立中国数字化可视人体男性脊柱区颈段的三维可视化模型。方法 应用首例中国数字化可视人体数据集,选取从寰椎上缘到第7颈椎下缘的连续横断面图像。在SCI工作站上对颈椎、脊髓、椎动脉、椎间盘、颈神经等结构进行计算机三维重建并立体显示。结果 建立了脊柱区颈段重要结构的三维可视化模型,重建后的结构可多彩色立体显示,既能单独显示,也能任意搭配或总体显示,可在三维空间位置上绕任意轴旋转任意角度观察。结论 脊柱区颈段的可视化数字模型,用三维图形方法显示该区结构的空间构形,将有助于解剖学教学,并可为颈部疾病的影像诊断和外科手术等提供参考。

数字人体头部的坐标转换及断面重建

在数字人体研究领域，有限标本数据与大规模统计数据的结合，人体标准坐标系的建立，是数字化虚拟人在实际应用中必须解决的一个关键问题。目前我国已经具有近10套完整的人体数据集，而头部的连续断面图像数据还远不止这些。由于不同数据间往往存在切片角度的差异，影响了数据集间的直接比较，探讨在不同的数据间建立统一的标准三维坐标系，并按照新的坐标系统重建新的断面图像正是本研究的目的所在。

可视化虚拟人体图像规整化处理

可视化虚拟人体数据集规整化处理有着重要意义。本文首次对其断层图像的规整化进行了尝试:建立其三角形控制网格,采用图形领域的重心坐标变换方法,对其进行图像位置变换。该图形图像混合变换算法,算法稳定,操作简单,规整化处理效果明显。

GrabCut在人体序列切片图像分割中的应用

将GrabCut算法应用于人体序列切片图像分割,解决手动分割操作繁琐、效率低等问题。在简要介绍GrabCut算法基础上,选取可视化韩国人体数据集(VKH)中肾脏部位的序列图像,利用该算法对肾脏进行分割。通过Visual C++环境,在自主开发的三维人体肾脏结构虚拟现实软件(VRKidney)中实现了肾脏分割、修改功能、同一幅图像分割多个对象功能等,与手动分割法、边界提取法的比较,验证了该方法具有操作简单、高效的特点。研究表明GrabCut算法操作简单、分割效率高,可以很好完成人体序列切片图像的分割。

基于深度学习的人体行为识别方法综述

人体行为识别作为计算机视觉领域的重要研究热点,在智能监控、智能家居、虚拟现实等诸多领域中具有重要的研究意义和广泛的应用前景,备受国内外学者的关注。基于传统手工特征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图像分类方面取得巨大成功,将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势,但其仍然存在一些困难与挑战。首先,根据特征提取方法的不同,简单回顾了早期基于传统手工特征的行为识别方法;然后,从网络结构的角度着重对近年来一些基于深度学习的人体行为识别方法进行论述和分析,其中包括目前常用的双流网络架构和三维卷积网络架构等;另外,还介绍了目前用于评价方法性能的人体行为识别数据集,同时总结了部分典型方法在UCF-101和HMDB51两个著名的公开数据集上的性能;最后,从性能和应用两个方面对基于深度学习的人体行为识别方法的未来发展方向进行了展望,并指出了当前方法存在的不足之处。

数字化可视人体为局解手术学开拓新领域

随着数字化时代的来临,与人体结构数据有关的医学、航天、体育、军事、汽车、机械制造、艺术等领域对数字化可视人体提出了巨大的需求.就局解手术学而言,数字化可视人体的研究将为其开拓新的研究领域.

智能手机传感器的人体行为识别技术

从传感器选择、特征提取、行为识别等3个方面对基于机器学习的人体行为识别技术进行分析,对比各类算法的优势和不足。总结对比常用公开数据集,并展望人体行为识别技术在案件现场的应用,最后讨论了人体行为识别发展的难点和新方向。

数字化可视人体研究

由于计算机技术的快速发展，使得科学计算可视化和虚拟现实得以实现。而随着数字化时代的来临，与人体结构数据有关的医学、航天、体育、军事、汽车、机械制造、艺术等领域对数字化可视人体研究提出了巨大的需求。数字化可视人体就是应用现代信息技术，主要是计算机图形图像技术，采用人体解剖学和现代影像学方法获取人体解剖结构数据信息，在计算机上建立起的全数字化的人体真实结构三维模型，将此模型作为一个基础数据平台，可应用于与人体结构有关的多个领域。

中国数字化可视人女性盆腔的计算机三维重建

目的:建立中国女性盆腔三维可视化数字模型。方法:应用中国女性数字化可视人体数据集,在微机上对女性盆腔内主要脏器结构进行计算机三维重建及立体显示。结果:重建出女性盆腔内包括骨盆、骶椎椎间盘、主要血管(髂内动、静脉,髂外动、静脉)、输尿管、膀胱、尿道、卵巢、子宫、阴道、结直肠、股骨共12个解剖结构的三维图像。上述结构可单独显示,也可整体显示,图像还能转动任意角度进行观测,清楚地显示女性盆腔内主要脏器结构的空间立体位置关系。结论:本研究实现了对女性盆腔内主要脏器结构的可视化,为妇科疾病的临床辅助诊断、手术提供了参考,也可用于解剖教学和进一步的科研平台。

女性盆底可视化研究

目的 :建立中国人体女性盆底部局部可视化数字模型。方法 :应用中国女性数字化可视人体数据集 ,采用体绘制及面绘制重建方法 ,分别在P4微机和SGI工作站上对盆底部结构进行计算机三维重建及立体显示。结果 :在P4微机上实现女性盆底部交互式三维可视化 ,在SGI工作站上重建了女性盆底部三维数字模型 ,三维重建图像能够清晰显示盆底部肌肉与骨性结构、膀胱、子宫及直肠等的三维解剖关系。结论 :中国女性数字化可视人体数据集能够提供完整精确的断面数据 ,女性盆底三维交互可视化及数字模型准确反映该区域复杂的解剖结构及其空间毗邻关系 。

基于SAE深度特征学习的数字人脑切片图像分割

针对目前基于数字人脑切片图像的分割算法较少,分割精度和有效性较低等不足,提出一种基于稀疏自编码器(SAE)深度特征学习的分割算法.在特征提取阶段,采用从粗到精两级方式对SAE进行训练,以增强模型学习到的深度特征的鉴别能力;在分类阶段,使用softmax分类器进行目标分割.对中国可视化人体(CVH)数据集的脑白质分割及三维重建的实验结果表明,相对于其他传统的手工特征(如图像强度特征、方向梯度直方图特征和主成分分析特征),SAE提取的图像深度特征具有更强的鉴别能力,显著地提高了分割精度.