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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及数据可视化技术领域，尤其涉及一种多模态融合的肛肠数据可视化分析方法及系统。该方法包括以下步骤：获取肛肠部位高清影像及实时肛肠生理信号参数；基于肛肠部位高清影像生成区域像素点亮度分布数据；基于区域像素点亮度分布数据进行全局亮度动态调整，以生成亮度调整肛肠图像；对实时肛肠生理信号参数进行小波变换分解，以生成肛肠信号频域数据；对肛肠信号频域数据进行趋势波动分析，得到信号频域波动趋势数据；基于亮度调整肛肠图像提取肛肠体素特征点；基于肛肠体素特征点进行三维布局结构分析，生成肛肠三维布局结构数据。本发明实现了高效、准确的肛肠数据可视化分析。
主权项：1.一种多模态融合的肛肠数据可视化分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取肛肠部位高清影像及实时肛肠生理信号参数；基于肛肠部位高清影像生成区域像素点亮度分布数据；基于区域像素点亮度分布数据进行全局亮度动态调整，以生成亮度调整肛肠图像；步骤S2：对实时肛肠生理信号参数进行小波变换分解，以生成肛肠信号频域数据；对肛肠信号频域数据进行趋势波动分析，得到信号频域波动趋势数据；步骤S3：基于亮度调整肛肠图像提取肛肠体素特征点；基于肛肠体素特征点进行三维布局结构分析，生成肛肠三维布局结构数据；对肛肠三维布局结构数据进行三维点云重建，构建肛肠三维点云结构模型；步骤S4：对实时肛肠生理信号参数进行时序窗口划分，以得到多个时序窗口；基于多个时序窗口对时序肛肠生理信号参数及肛肠三维点云结构模型进行结构-参数动态交互分析，以生成结构-参数动态交互特征数据；步骤S5：基于信号频域波动趋势数据对结构-参数动态交互特征数据进行滑动窗口短期趋势预测，以生成结构-参数短期趋势预测数据；基于结构-参数短期趋势预测数据生成结构-参数精细趋势预测数据；步骤S6：利用结构-参数精细趋势预测数据对肛肠三维点云结构模型进行空间结构相对位移分析，生成全局结构动态形变轨迹；基于全局结构动态形变轨迹对肛肠三维点云结构模型进行多维可视化投影处理，构建肛肠可视化三维渲染模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种多模态融合的肛肠数据可视化分析方法及系统
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