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基于特征直方图的蛋白质结构分类和检索方法
  • ISSN号:1001-4160
  • 期刊名称:《计算机与应用化学》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西北大学经济管理学院,西安710069, [2]西北大学信息科学与技术学院,西安710069, [3]北方民族大学数学与信息科学学院,银川750021
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61462002); 陕西省自然科学基金(No.2015JQ7278); 陕西省教育厅科研项目(No.14JK1693,No.14JK2037)
中文摘要:

为提高对颅骨与面皮之间形态关系建模的准确度,提出一种生理点配准的颅面局部形态关系建模方法。以特征点对应关系为约束条件,基于TPS变形实现颅面初配准;根据欧氏距离与局部几何特征的加权距离确定顶点的最优生理对应关系,建立分类颅面模型库;将颅面形态关系建模问题分解为对每一面皮生理点各坐标分量建模的子问题集,运用单因变量多自变量PLSR,以面皮生理点的各坐标分量为因变量,选取显著相关的颅骨生理点相应坐标分量为自变量,建立由各面皮生理点坐标计算模型构成的局部形态关系模型。实验结果表明该方法可更准确有效地描述颅面形态变化关系。

英文摘要:

In order to improve the modeling accuracy of morphological relationship between skull and face, a local morphological relationship modeling method based on physiological registration of vertices is proposed. According to the correspondences of feature points, craniofacial models are preliminarily registered by using Thin Plate Spline(TPS)deformation. The optimal physiological correspondences of vertices is determined by the weighted distance of Euclidean distance and local geometric features, and a classified craniofacial model database is constructed. The morphological relationship modeling is decomposed into coordinate component modeling for each facial vertex by applying Partial Least Squares Regression(PLSR). All coordinate calculation models, with each coordinate component of facial vertex as dependent variable and the selected significantly related coordinate components of skull vertices as independent variables, constitute the local morphological relationship model. The experimental results show that this method can describe craniofacial morphological relationship more accurately and effectively.

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期刊信息
  • 《计算机与应用化学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院过程工程研究所
  • 主编:王基铭
  • 地址:北京中关村北二街1号
  • 邮编:100080
  • 邮箱:jshx@home.ipe.ac.cn
  • 电话:010-62558482
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-4160
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3763/TP
  • 邮发代号:82-500
  • 获奖情况:
  • 1991年中国科学院优秀期刊三等奖,2000年中国科学院优秀期刊三等奖,1998年中国科技期刊影响因子工程类第二名,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9060