....................................... Vänster: TransGraph av jordbävningsdata som med dynamisk spårning. Vi väljer en volym region som motsvarar jordbävningens epicenter vid tidpunkten steg 34, som markeras i sin ursprungliga färgmättnad i (a). Rätt: a) till f) är de dynamiska spårningsresultaten i volymen vid vald tidpunkt steg 34, 49, 69, 94, 124 respektive 179. Dessa bilder visar spridningen av dataövergång över tiden. Motsvarande noder (tillstånd) och kanter (övergångar) vid dessa tidpunkter markeras i rött respektive svart i TransGraph. Abstract-En grundläggande utmaning för tidsvarierande volymdataanalys och visualisering är bristen på förmåga att observera och spåra dataförändring eller evolution på ett ocklusionsfritt, kontrollerbart och anpassningsbart sätt. I detta dokument föreslår vi att man organiserar en tidsvarierande datauppsättning i en hierarki av stater. Genom att härleda övergångssannolikheter mellan stater konstruerar vi en global karta som fångar de väsentliga övergångsförhållandena i tidsförändrande data. Vi introducerar TransGraph, en grafbaserad representation för att visualisera hierarkiska övergångsförhållanden. TransGraph ger inte bara en visuell kartläggning som abstrakterar datautveckling över tiden i olika detaljnivåer, utan fungerar också som ett navigeringsverktyg som vägleder data prospektering och spårning. Användaren interagerar med TransGraph och gör anslutning till volymdata genom borstning och länkning. En uppsättning intuitiva frågor tillhandahålls för att möjliggöra kunskapsutvinning från tidsvarierande data. Vi testar vårt tillvägagångssätt med tidsvarierande datauppsättningar av olika egenskaper och resultaten visar att TransGraph effektivt kan öka vår förmåga att förstå tidsvarierande data.
Gu och Wang REF beräknar sannolikheter för tidsberoende tillståndsövergång för volymdata och visualiserar en 3D-vy av volymen tillsammans med en 2D-graf representation av övergångarna.
TransGraph: Hierarchical Exploration of Transition Relationships in Time-Varying Volumetric Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}