百度百科: 医学图像三维重建的方法主要有两大类:一类是三维面绘制,另一类是三维体绘制.体绘制能够更真实地反映物体结构,但由于其运算量大,即使利用高性能的计算机也无法满足实际应用中交互操作的需要.因此,面绘制是目前医学图像三维重建的主流算法. ··MarchingCubes(MC)算法是面绘制算法中的经典算法,它是W.Lorensen等人于1987年提出来的一种体素级重建方法.因其原理简单容易实现,得到了广泛的应用. ·MC算法实际上是一个分而治之的方法,因为其将等值面的抽取分布于每一个体素(vo…

Marching Cubes算法是三维离散数据场中提取等值面的经典算法,其主要应用于医学领域的可视化场景,例如CT扫描和MRI扫描的3D重建等. 算法主要的思想是在三维离散数据场中通过线性插值来逼近等值面,具体如下:三维离散数据场中每个栅格单元作为一个体素,体素的每个顶点都存在对应的标量值.如果体素顶点上的值大于或等于等值面值,则定义该顶点位于等值面之外,标记为“0”:而如果体素顶点上的值小于等值面值,则定义该顶点位于等值面之内,标记为“1”.由于每个体素单元有8个顶点,那么共存在2^8 = 2…

提要 Marching squares 主要是用于从一个地图(用二维数组表示)生成轮廓的算法.Marching cubes则相应的是在空间生成网格的方法.最常见的应用就是天气预报中气压图的生成.还经常使用于随机地形的生成. Marching squares 先说算法步骤. (1) 输入是一个Scalar grid,它是一张二维的表. 这张表能够从一张二维图像生成.也能够从高度图生成等等. 每一个顶点相应一个Scalar值. (2) 接下来要做的就是将顶点值和与一个标准值 σ 相减,得到一张 +/…

  寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 对于一个特殊的隐马尔科夫模型(HMM)及一个相应的观察序列,我们常常希望能找到生成此序列最可能的隐藏状态序列. 1.穷举搜索 我们使用下面这张网格图片来形象化的说明隐藏状态和观察状态之间的关系: 我们可以通过列出所有可能的隐藏状态序列并且计算对于每个组合相应的观察序列的概率来找到最可能的隐藏状态序列.最可能的隐藏状态序列是使下面这个概率最大的组合: Pr(观察序列|隐藏…

本文将介绍谷歌的网页排序算法(PageRank Algorithm),以及它如何从250亿份网页中捞到与你的搜索条件匹配的结果.它的匹配效果如此之好,以至于“谷歌”(google)今天已经成为一个被广泛使用的动词了. 如何辨别谁重要 如果你曾建立过一个网页,你应该会列入一些你感兴趣的链接,它们很容易使你点击到其它含有重要.可靠信息的网页.这样就相当于你肯定了你所链接页面的重要性.谷歌的网页排序算法每月在所有网页中进行一次受欢迎程度的评估,以确定哪些网页最重要.网页排序算法的提出者,谢尔盖•布林(…

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是 windows paint的油漆桶功能.算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新 的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止.泛红填充实现最常见有四邻域 像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法.根据实现又可以分为递归与 非递归(基于栈). 在介绍算法的三种实现方式之前,首先来看一下测试该算法的UI实现.基本思路是选择一…

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(…

泛洪填充算法(Flood Fill Algorithm) 泛洪填充算法又称洪水填充算法是在很多图形绘制软件中常用的填充算法,最熟悉不过就是 windows paint的油漆桶功能.算法的原理很简单,就是从一个点开始附近像素点,填充成新 的颜色,直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止.泛红填充实现最常见有四邻域 像素填充法,八邻域像素填充法,基于扫描线的像素填充方法.根据实现又可以分为递归与 非递归(基于栈). 在介绍算法的三种实现方式之前,首先来看一下测试该算法的UI实现.基本思路是选择一…

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为…

一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm) 浅谈一致性Hash原理及应用   在讲一致性Hash之前我们先来讨论一个问题. 问题:现在有亿级用户,每日产生千万级订单,如何将订单进行分片分表? 小A:我们可以按照手机号的尾数进行分片,同一个尾数的手机号写入同一片/同一表中. 大佬:我希望通过会员ID来查询这个会员的所有订单信息,按照手机号分片/分表的话,前提是需要该用户的手机号保持不变,并且在查询订单列表时需要提前查询该用户的手机号,利用手机号尾数不太合理. 小B:…