重疊密度(od)熱圖及一致性數(shù)據顯示的制作方法

文檔序號：2631077閱讀：509來源：國知局

專利名稱：重疊密度(od)熱圖及一致性數(shù)據顯示的制作方法
重疊密度(OD)熱圖及一致性數(shù)據顯示
背景技術：
本發(fā)明一般涉及數(shù)據顯示，尤其涉及多個重疊數(shù)據集的顯示。
在許多領域中，科學家必須了解并找到較大數(shù)據量的圖案。這種情況的一個示例是新陳代謝學領域，新陳代謝的研究響應于諸如藥物或疾病等擾動而變化。新陳代謝學融合統(tǒng)計分析和分析化學技術，諸如核磁共振 (NMR)譜學、質譜學(MS)和色譜學。新陳代謝學可導致對許多疾病的更容易、更快和更準確的診斷，因此被預測將成為藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的焦點。
通常，當同時顯示較大數(shù)據量時，使用傳統(tǒng)顯示系統(tǒng)顯現(xiàn)數(shù)據中的趨勢會是十分困難的(如果并非不可能)。例如，

圖1示出多個IR光譜的傳統(tǒng)圖形表示的示例。對每個光譜任意地指派不同且唯一的顏色。雖然不同光譜之間存在明顯的重疊，但是使用傳統(tǒng)層疊數(shù)據顯示類型來顯現(xiàn)所顯示的IR光譜中的最高重疊區(qū)是十分困難的(如果并非不可能)。
因此，提供克服以上和其它問題的系統(tǒng)和方法是合需的。此類系統(tǒng)和方法應當提供對重疊數(shù)據的有益顯示，以及應當允許靈活操作數(shù)據顯示以提供經提升的數(shù)據挖掘和趨勢顯現(xiàn)能力。
發(fā)明概述
本發(fā)明提供以有益地簡化較大數(shù)據集中的趨勢可視化的方式生成或提供多個數(shù)據集的重疊顯示的系統(tǒng)和方法。通常，本發(fā)明可應用于期望被顯示的任何數(shù)據類型的圖形顯示。例如，本發(fā)明可用于分析來自諸如化學信息學、分析信息學、新陳代謝學、化學計量學、基因組學、蛋白質組學及其它的學科的較大量圖形數(shù)據并適用于包括生命科學和診斷學的科學研究的所有分支。
根據本發(fā)明，2維事件計數(shù)陣列是針對多個類似數(shù)據集生成的。陣列中的每個元素的值表示對應的數(shù)據值對x、 y在N個數(shù)據集中出現(xiàn)的次數(shù)，
其中每個陣列元素對應于x與y數(shù)據值的離散間隔。在一個方面，事件計數(shù)過程類似于在所有要被處理的數(shù)據集的組合顯示上放置2維陣列和對于每個陣列元素計數(shù)具有落在相應陣列元素的x-y范圍內的數(shù)據的數(shù)據集的數(shù)目。一旦生成陣列，就可通過將期望重疊百分比與每個陣列元素的值作比較來生成重疊密度的圖形顯示。具有滿足期望重疊百分比的值的那些陣列元素作為顯示對象被再現(xiàn)。例如，在一個方面，表示特定重疊百分比或重疊百分比范圍的OD熱圖對象可被顯示為從用于指示所有N個數(shù)據集之間最高重疊區(qū)的一種特定色彩、陰影或圖案到用于指示所有集之間最低重疊區(qū)的第二色彩、陰影或圖案且具有指示中間(intermediate)重疊區(qū)的色彩、陰影或圖案的區(qū)域的一種或多種色彩、陰影和/或圖案的范圍。
根據本發(fā)明的一個方面，提供用于生成用來顯示多個類似數(shù)據集的數(shù) 據的方法。該方法通常包括接收N個數(shù)據集，每個數(shù)據集包括表示量x和 y的兩對或多對數(shù)據值；以及通過對每個陣列元素確定事件計數(shù)值M來生成包括X乘Y個元素的事件計數(shù)陣列，其中每個事件計數(shù)值M是對應數(shù)據值對x、 y在N個數(shù)據集中出現(xiàn)的次數(shù)，其中每個陣列元素對應于x和y數(shù)據值的離散間隔。該方法還通常包括接收重疊密度的指示，所述指示表示標識數(shù)據重
疊百分比的范圍；確定落在所標識的重疊百分比范圍內的陣列元素；以及生成用于表示陣列中落在所標識的數(shù)據重疊百分比范圍內的元素的圖形顯示的圖
形數(shù)據。在某些方面，該指示可標識0%與100%之間的數(shù)據重疊百分比范圍，其中對應顯示表示2個和所有數(shù)據集之間的并集。在某些方面，指示標識等于100%的數(shù)據重疊百分比，其中顯示表示所有N個數(shù)據集的交集。在某些方面，指示標識等于0%的數(shù)據重疊百分比，其中顯示表示所有N個數(shù)據集的差異，或所有N個數(shù)據集上的唯一值。
根據本發(fā)明的另一方面，提供了包括在由處理器執(zhí)行時控制該處理器生成用于再現(xiàn)多個類似數(shù)據集的顯示的圖形數(shù)據的代碼的計算機可讀介質。該代碼通常包括用于生成N個數(shù)據集的事件計數(shù)陣列的指令，每個數(shù) 據集包括表示量x和y的兩對或多對數(shù)據值，陣列通過對每個陣列元素確定事件計數(shù)值M來包括X乘Y個元素，其中每個事件計數(shù)值M是對應數(shù)據值對x、 y在該N個數(shù)據集中出現(xiàn)的次數(shù)，其中每個陣列元素對應于x和y
數(shù)據值的離散間隔。該代碼通常還包括響應于用戶輸入重疊密度的指示確定落在所標識的重疊百分比內的陣列元素的指令，其中該指示標識數(shù)據重疊百分比。該代碼通常還包括生成用于表示陣列中落在所標識的數(shù)據重疊百分比內的元素的圖形顯示的圖像數(shù)據的指令。在某些方面，指示可標識0%與100%之間的數(shù)據重疊百分比范圍，其中對應顯示表示2個和所有N 個數(shù)據集之間的并集。在某些方面，指示可標識等于100%的數(shù)據重疊百分比，其中顯示表示所有N個數(shù)據集的交集。在某些方面，指示可標識等于 0%的數(shù)據重疊百分比，其中顯示表示所有N個數(shù)據集的差異，或所有N個數(shù)據集上的唯一值。
參看說明書包括附圖和權利要求的其余部分將實現(xiàn)本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點。在以下參照附圖詳細描述本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點以及本發(fā)明的各個實施例的結構和操作。在附圖中，類似附圖標記指示相同或功能上類似的元素。
附圖簡述
圖1示出傳統(tǒng)層疊顯示中的25個IR光譜一一所有正垸烴和支鏈垸烴。
圖2示出根據本發(fā)明的實施例的用于生成多個數(shù)據集或數(shù)據對象的重疊顯示的過程的結果。
圖3示出生成兩個數(shù)據集的4x4事件計數(shù)陣列的簡化示例。圖4示出圖1中所示的IR光譜按照具有設在0的OD標度值的OD熱圖的顯示。
圖5示出圖1中所示的IR光譜按照具有設成100的OD標度值的OD熱圖的顯示。
圖6示出圖1中所示的IR光譜按照具有設成50的OD標度值的OD熱圖的顯示。
圖7示出圖1中所示的IR光譜按照表示所有光譜區(qū)中最大值的單一一致性(CONSENSUS) IR光譜的OD—致性的顯示，其中OD標度值二50，即其中50%的光譜對象重疊。
圖8示出圖1中所示的IR光譜按照具有設成-100的OD標度的OD熱
圖的顯示。
圖9示出根據一個方面的允許用戶選擇不同顯示類型和參數(shù)的滑條。
圖IO示出根據一個方面的具有允許用戶選擇最小值(Min)和最大值 (Max)截至電平兩者的各個滑臂的滑條。
發(fā)明詳細描述
本發(fā)明提供以有益地簡化較大數(shù)據集中的趨勢可視化的方式生成或提供多個數(shù)據集的重疊顯示的系統(tǒng)和方法。通常，本發(fā)明可應用于期望被顯示的任何數(shù)據類型的圖形顯示。
在某些方面，例如，本發(fā)明可用于估計和發(fā)現(xiàn)較大數(shù)據集中的趨勢和公共性，這些數(shù)據集包括以下圖形對象類型圓二向色性(CD);電導測定法；電量分析；由凝膠電泳導致的密度圖(densitogram)等；差示掃描量熱法(DSC);差示熱分析(DTA);電子自旋共振(ESR);由凝膠電泳導致的電泳圖譜等；氣相色譜圖(GC);高性能液相色譜圖(HPLC); 直方圖；紅外(IR)光譜圖；離子遷移率光譜測定法(IMS);液相色譜圖 (LC);質譜(MS);核磁共振(NMR);旋光分散(ORD);極譜法；電勢測定法；拉曼光譜；超臨界流體(SCF)譜法圖；熱重量分析(TGA); 紫外-可見光(UV-Vis)光譜圖；伏安法；X射線熒光(XRF)光譜圖；X 射線粉末衍射(XRPD) ; X-Y線圖；X-Y散布圖以及其它。
在一方面，本發(fā)明可應用于處理數(shù)據集，其中每個數(shù)據集包括多個數(shù) 據點——各自具有一對表示感興趣的分析量的值?？稍诰哂斜硎靖信d趣的一個量的一個軸和表示另一感興趣的量的另一個軸的二維坐標系中表示這種數(shù)據集。例如，在IR光譜的情形中，成對的值可表示頻率(或波長)和強度值。圖1示出多個IR光譜的傳統(tǒng)圖形表示的一個示例，其中x軸表示波長值而y軸表示強度值(歸一化)。對每個光譜任意地指派不同且唯一的色彩。雖然不同光譜之間存在明顯的重疊，但是使用這種傳統(tǒng)層疊數(shù)據顯示類型來顯現(xiàn)所顯示對象(所顯示的IR光譜)中的最高重疊區(qū)是十分困難的(如果并非不可能)。如以下所討論的，本發(fā)明的技術實現(xiàn)圖形對象的重疊的經提升的可視化程度。
類似地，在另一方面，本發(fā)明可應用于處理數(shù)據集，其中每個數(shù)據集包括多個數(shù)據點——各自具有表示感興趣的分析量的3個(或更多個)值。此類數(shù)據集可在3 (或更多)維坐標系——并且各個軸表示3種數(shù)據值類型
中之一一一中顯示。此類數(shù)據集也可在二維坐標系中觀看，并且3 (或更多個)數(shù)據值中的兩個被用于定義2維坐標系。在二維坐標系中觀看此類數(shù) 據集類似于獲取3 (或更多)維圖像的橫截切片。因此，應當理解，本發(fā)明可應用于表示3 (或更多)維的視覺顯示。然而，出于簡便的目的，以下討論經集中在2維視覺數(shù)據顯示。
根據本發(fā)明，一般地參照圖2描述用于生成多個數(shù)據集或數(shù)據對象的重疊顯示的過程100的實施例。在步驟110，多個數(shù)據集被接收到或被另外采集。在某些方面，數(shù)據集應當包括沿軸連續(xù)且以離散間隔等距隔開的數(shù) 據。例如，在圖1中，IR光譜數(shù)據包括以大致4 cm"的離散間隔沿x軸的連續(xù)數(shù)據(波數(shù))。
在其中在駐留于數(shù)據采集設備——諸如IR光譜儀——內的智能模塊 (例如，執(zhí)行指令的處理器)中實現(xiàn)過程100的情形中，當在收集數(shù)據時，數(shù)據集可被實時地提供到智能模塊，或者它可被存儲在存儲器單元或緩沖器中并在實驗完成之后被提供給智能模塊。類似地，數(shù)據集可經由到采集設備的網絡連接(例如，LAN、 VPN、內聯(lián)網、因特網等)或直接連接(例如，USB或其它直接有線或無線連接)被提供給諸如臺式計算機系統(tǒng)或其它計算機系統(tǒng)的單獨系統(tǒng)，或者被提供到諸如CD、 DVD、軟盤等便攜式介質上。在某些方面，數(shù)據集各自包括具有至少一對表示感興趣的分析量的值(或2維向量)的數(shù)據點。例如，在IR光譜的情形中，此成對的值可表示頻率(或波長)和強度值。在步驟110中已接收到或采集到數(shù)據集之后，數(shù)據集可被處理。
在步驟120，數(shù)據集任選地可被歸一化。例如，在一個方面，數(shù)據集被歸一化到相同的x-y分辨率。當被處理的所有數(shù)據集是由同一儀器來提供時，此步驟可能并非必需的，因為所有數(shù)據集將很可能具有相同x-y分辨率。然而，x和/或y值可通過將最大值設置為諸如1或100的任意值或通過將整個數(shù)據集除以最大值并乘以任意值來歸一化。另外，應當理解，
數(shù)據集可在步驟iio之前被歸一化。例如，單獨過程或系統(tǒng)可將數(shù)據集歸一化并提供經歸一化的數(shù)據集進行處理以及重疊和一致性顯示的生成。
在步驟130，執(zhí)行事件計數(shù)過程。在一個方面，生成事件計數(shù)的2維
陣列。在此方面，數(shù)據集被分成相同的x軸范圍和相同的y軸范圍。例如， x軸可分成1000個離散間隔而y軸可分成1000個離散間隔，對應于大小為 1000 x 1000 ( 106個陣列元素)的事件計數(shù)陣列，或者x軸可分成1000個離散間隔而y軸可分成500個離散間隔，對應于大小為1000 x 500 (5xl05 個陣列元素)的事件計數(shù)陣列。通常，x軸和y軸間隔可以是相同的或者它們可以是不同的。而且，事件計數(shù)陣列可以是任何大小的，諸如具有最多達106、 108、 101()或更多數(shù)目的陣列元素。事件計數(shù)過程類似于在所有要被處理的數(shù)據集的組合顯示上放置2維陣列以及對于每個陣列元素計數(shù)具有落在陣列元素的x-y范圍內的數(shù)據的數(shù)據集的數(shù)目。
圖3示出生成兩個數(shù)據集的4x4事件計數(shù)陣列的簡化示例。圖3a示出繪制在x-y坐標系中的兩個數(shù)據集。如圖所示，繪圖橫跨4個x值間隔以及4個y值間隔——對應于總共16個陣列元素。圖3b示出每個單獨數(shù) 據集的事件計數(shù)陣列；在此示例中，根據數(shù)據集是否包括落在陣列元素的 x-y范圍內的數(shù)據，對4x4陣列中的每個陣列元素指派1或0。圖3c示出兩個數(shù)據集的組合事件計數(shù)陣列。如可看到的，取決于數(shù)據集是否包括陣列元素范圍中的數(shù)據，每個陣列元素具有值O、 l或2。在一個方面，當生成事件計數(shù)陣列時，每個陣列元素將具有范圍為從0到N——應用事件計數(shù) 過程的數(shù)據集的數(shù)目——的值M。事件計數(shù)陣列中具有N值的任何陣列元素表示為所有N個數(shù)據集共有的數(shù)據點；類似地，具有O值的陣列元素表示不包括在N個數(shù)據集中的數(shù)據點。中間值(M4到N-1)表示為N個數(shù) 據集中的1個或多個、但并非全部所共有的數(shù)據點。具體陣列元素的公共性程度可通過將特定陣列元素值的值M除以被處理的數(shù)據集的數(shù)目N來確定
M/N:公共性程度。
如果M/N二1，被處理的所有數(shù)據集包括由陣列元素表示的數(shù)據值；在由陣列元素表示的x-y數(shù)據值范圍內存在所有數(shù)據集的完全重疊。類似地，
如果M/N〈1，則是少于完全重疊。如果M/N-0，則沒有數(shù)據集包括落在由陣列元素表示的x-y數(shù)據值范圍內的數(shù)據。最大M值Mmax以及還有由此的事件計數(shù)陣列的最大M/N值(M/N)^x也可用于確定在如將在以下更詳細討論地再現(xiàn)重疊顯示時使用的重疊程度。類似地，事件計數(shù)陣列的最小M 值(M/N)n^也可用于確定重疊程度。
在某些方面，可在生成事件計數(shù)陣列時使用內插值。例如，在其中數(shù) 據集僅包括500個x值——對于1000 x 1000的事件計數(shù)陣列——的情形中，可實現(xiàn)內插過程(例如，使用最小二乘方過程、三次樣條插值過程等) 來提供內插數(shù)據值。而且，可使用陣列元素附近的2 (或更多)個數(shù)據值的簡單平均值。
參看圖2，在步驟140，生成重疊顯示。在一個方面，用戶可選擇顯示類型以及要被顯示的重疊程度。顯示類型包括如將在以下更詳細討論的重疊密度熱圖(OD熱圖)顯示和重疊密度一致性(OD—致性)顯示。在此步驟，要求將期望被顯示的重疊程度作為輸入參數(shù)。作為默認，可提供指示完全重疊的參數(shù)。在一個方面，重疊可通過用戶使用如圖4-9中所示以及在以下更詳細描述的滑塊10來選擇。
在一個方面，OD熱圖的顯示可在顯示設備——例如與處理數(shù)據集的智能模塊耦合的顯示器——上再現(xiàn)。如本文中所用的，OD熱圖是表示重疊數(shù) 據對象的對象。在一個方面，OD熱圖被顯示為從用于指示所有N個數(shù)據對象(OBJECT)之間最高重疊區(qū)的一種特定色彩、陰影或圖案到用于指示所有對象之間最低重疊區(qū)的第二色彩、陰影或圖案且具有指示中間重疊區(qū)的色彩、陰影或圖案的區(qū)域的色彩、陰影和/或圖案的區(qū)域。通常，"對象" 指數(shù)據集，無論其是接收到的數(shù)據集或經處理的數(shù)據集，例如，OD熱圖對象或OD —致性對象。任何對象自身可用于后續(xù)處理，例如，使用OD — 致性對象作為與其它數(shù)據對象比較的標準。
OD熱圖可被定義成顯示定義了所有對象的并集(UNION)的重疊對象的所有區(qū)、為所有對象所共有的重疊對象的區(qū)(交集)、或者并集或交集之間由對象在每個重疊對象的區(qū)中的重疊百分比定義的任何區(qū)域。在另一方面，OD熱圖可被定義成顯示唯一或不同的、或者具有極少或沒有公共
部分的的對象區(qū)，如以下所討論的。
在一個方面，從I到J以及從J到K的數(shù)字OD標度被用于定義OD熱圖，其中K表示其中所有N個對象上100%的對象重疊(交集；(M/N)max) 的數(shù)據，J表示所有數(shù)據(并集；M/N>0)，而J與K之間的中間值表示并集與交集之間的某一區(qū)域。類似地，I表示其中沒有數(shù)據重疊(并集減所
有交集；(M/N)min)的數(shù)據，而I與J之間的中間值表示并集與(并集減所有交集)之間的某些區(qū)域。I、 J和K可以是任何任意值，諸如1 = -100， J=0 以及K=100。
為了確定要為OD熱圖顯示的色彩，在一個方面，經歸一化的事件計數(shù)值例如通過將每個陣列值M乘以(色彩的數(shù)目-1) /Mmax來確定并與色彩標度相匹配。例如，對于16種色彩(4比特的色彩標度)，將每個陣列元素值乘以15/Mmax。以下給出OD熱圖顯示示例和用于確定熱圖對象和顯示色彩的樣本代碼。在某些方面，用戶可選擇用于再現(xiàn)顯示的OD標度值和/ 或色彩標度。
在另一方面，可再現(xiàn)OD—致性的顯示。在一個方面，OD—致性是表示在0D標度值下的所有數(shù)據集(對象)上的最大值的對象?？蓜?chuàng)建0D 一致性，或者用戶可通過指定重疊密度的量(例如，在00標度上1=交集減所有并集、 >并集以及&=交集的任意標度上的)并基于所有對象在給定 0D標度值下的最大密度值創(chuàng)建單個對象來將任何0D熱圖轉換成0D —致性。OD—致性可用作對象，例如，作為與其它數(shù)據對象作比較的標準。以下給出0D —致性顯示示例和用于確定一致性對象的樣本代碼。
圖4-8示出根據本發(fā)明的使用具有分別設成任意值-100、 0和100的I、 J和K的0D標度的0D熱圖和0D—致性顯示的示例。圖4示出圖1中所示的IR光譜按照具有設在0的OD標度值的OD熱圖的顯示。使用設在0 (并集)的OD標度值，OD熱圖的所有區(qū)域都被顯示而不管重疊密度水平如何。在此示例中，表示所有光譜對象100%重疊(OD標度400)的光譜區(qū)被顯示為紅色(針對此示例任選的；色彩可以是用戶定義的)，被單個光譜覆蓋(OD標度=-100)的光譜區(qū)被顯示為紫色(針對此示例任選的；色彩可以是用戶定義的)，而表示中間重疊密度水平的所有光譜區(qū)由從紅
色到紫色范圍內的色彩來表示。
圖5示出圖1中所示的IR光譜按照具有設在100的OD標度值的OD 熱圖顯示的顯示。使用設在100的OD標度，僅存在于被比較的對象集合中的所有對象中的那些光譜區(qū)被顯示。換言之，僅圖4中顯示為純粹紅色的那些值被顯示在圖5中。圖5清晰地示出為集合中所有光譜所共有的區(qū) 域。
圖6示出圖1中所示的IR光譜按照具有設在50的OD標度值的OD 熱圖顯示的顯示。使用設在50的OD標度，其中50%或更多光譜區(qū)重疊的 IR光譜區(qū)域被顯示。即，具有M/M皿x值大于或等于0.5的IR光譜事件計數(shù)陣列的區(qū)域被顯示。圖6清晰地示出光譜集合中最公共的區(qū)域。
圖7示出表示所有光譜區(qū)的最大值的單個一致性IR光譜的OD —致性顯示，其中00標度值=50，即，其中50%的光譜對象重疊。這對應于圖6 中所顯示的熱圖對象的最大值。
圖8示出圖1中所示的IR光譜按照具有設在-100的OD標度值的OD 熱圖顯示的顯示。使用設在-100的OD標度，其中0%的光譜區(qū)重疊的IR 光譜區(qū)域被顯示。即，僅沒有重疊的數(shù)據(并集減所有交集；(M/N)min)) 被顯示。
在一個方面，用戶能夠將OD標度值圖形地調節(jié)成I與J之間的任何值——例如-100到0之間的任何小數(shù)——以及J與K之間的任何值——例如0到100之間的任何小數(shù)。例如，這可通過用戶例如，使用鼠標、鍵盤或其它選擇設備與在顯示的右側的圖形滑塊交互來實時地進行，以便與圖9 中所示并在圖4-8中的右側的滑塊10交互。如圖所示，滑塊10允許用戶在"公共"、"全部"和"唯一"水平之中或之間進行選擇。在一個方面， "全部"水平顯示所有OD水平的整體OD熱圖。在一個方面，選擇"公共"水平，僅顯示為100%的對象所共有的那些區(qū)域，g卩，具有最高OD水平的那些對象。向上朝標度的"公共"水平移動滑塊將移除越來越多的最低OD水平的信息。選擇"唯一"水平僅顯示完全特有并與任何其它對象沒有任何公共部分的那些區(qū)域，即，具有最低OD水平的那些對象。向下朝"唯一"移動滑塊將移除越來越多的最高OD水平的信息。例如，對于
圖1中所顯示的IR光譜，如果用戶從滑塊10選擇"公共"，則將顯示類似于圖5的顯示(交集)。類似地，如果用戶從滑塊10選擇"全部"，則
將顯示類似于圖4的顯示(并集)。如果用戶從滑塊10選擇"唯一"，則將顯示類似于圖8的顯示(OD差異；并集減所有交集；(M/N)min)。
以下示出根據一個方面的配置成使用圖4-7所示的顯示滑塊10的J到 K滑塊部分對x-y值的光譜(2維)向量的輸入陣列執(zhí)行操作130和140的代碼的示例
〃輸入光譜向量陣列，全部被歸一化成包含X數(shù)目個數(shù)據點
〃 heatmap_array (熱圖J車列)指定成包含乂*丫個元素，其中Y取決于輸入向量的分辨率(256或1024)。
〃spectrurn—vector (光譜—向量)數(shù)據向量的輸入陣列，被歸一化成從0至lj 1
〃計算熱圖陣列(事件計數(shù)) for int x=l to X
for int y=l to Y
heatmap—array [x][y]= 0
end for
end for
for int i=l to number—of—vectors for int x=l to X
for int y=l to spectrum—vector[i][x]承Y
heatmap—array [x] [y]+=l end for end for end for
〃計算最大熱圖值以進行歸一化
int max—val=0 for int x=l to X
for int y=l to Y
if heatmap—array [x][y]>max_val then max_val=heatmap—array [x][y]
end for end for
〃色彩梯度陣列
COLOR colors[NUM—COLS]
〃截止高于其將繪制熱圖像素的閾值(范圍從0到1)
〃繪制畫面 for int x=l to X
for int y=l to Y
if heatmap—array [x] [y]/max—val>cutoff then
DrawPixel(x, y: colors[heatmap_array[x][y]*(NUM—COLS- l)/max—val]) end for end for
〃生成歸一化的一致性光譜 int consensusVector[X]
for int x=l to X
consensusVector[x] =0 for int y=Y to 1 step -1
if heatmap—array [x] [y]/max_val>cutoff then consensusVector[x]=y-1 break for
end if end for end for
根據另一方面，對于x-y-z值的光譜(3維)向量的輸入陣列——其中熱圖陣列被指定成包含X+YfZ個元素——以上的代碼部分可類似
//計算熱圖陣列 for int x=l to X
for int y=l to Y
for int z=l to Z
heatmap—array [x] [y] [z]=0 end for end for end for
for int i=l to number_of_vectors for int x=l to X
for int y=l to Y
for int z-l to spectrum—vector[i][x][y]*Z
heatmap—array [x] [y] [z]+=l end for
end for end for
end for
〃計算最大熱圖值以進行歸一化int max—val=0 for int x=l to X
for int y=l to Y
for int z=l to Z
if heatmap—array[x] [y] [z]>max—val then max—val=heatmap_array [x] [y] [z] end for snd for
end for
在此方面，3維圖形OD熱圖和OD—致性顯示可被生成或再現(xiàn)，或者可通過選擇適當?shù)腦-Y、 X-Z或Y-Z熱圖陣列元素(例如，將z、 y或x設置成特定值)來生成2維顯示。
根據一個方面，配置成生成顯示和生成用于與圖9中所示的整個顯示滑塊10—起使用的歸一化一致性光譜的代碼的示例示出如下
〃minCutoff (最小截止)在高于其將繪制熱圖像素的閾值(范圍可從0到maxCutoff (最大截止))
〃maxCutoff:低于其將繪制熱圖像素的閾值(范圍可從minCutoff到1)
〃繪制畫面 for int x=l to X
int yDraw=l; for int y=l to Y
double val= heatmap_array[x][y]/max_val if val>minCutoff AND val<=maxCutoff then
DrawPixel(x, yDraw, colors[heatmap—array[x][y]*(NUM_COLS- l)/max—val])
yDraw+=l
end if end for
end for
//生成歸一化的一致性光譜 int consensusVector[X]
for int x=l to X
consensusVector[x]=0 int maxY=Y for int y=l to Y
if heatmap_array [x] [y]/max—val<=maxCutoff then maxY=y break for
end if end for
for int y=Y to 1 step -1
if heatmap array [x][y]/max—val>minCutoff then consensusVector[x]=y-maxY break for
end if end for cud for
類似地，用于生成3維向量歸一化一致性表面的代碼的示例可類似: 〃生成歸一化的一致性表面區(qū)域
int consensusSurface[X][Y]
for int x=l to X
for int y=l to Y
consensusSurface[x][y]=0 int maxZ=Z for int z=l to Z
if heatmap—array [x] [y] [z]/max_val<=maxCutoff then maxZ=z break for
end if end for
for int z=Z to 1 step -1
if heatmap—array[x][y][z]/max—val>minCutoff then consensusSurface[x][y]=z-maxZ break for
end if end for
end for end for
根據又一個方面，如圖10中所示，提供了具有用于最小(Min)和最大(Max)水平的各個滑臂的滑條。對于以上代碼，"Min"和"Max"滑臂允許用戶選擇"MinCutoff (最小截止)"和"MaxXCutoff (最大截止)" 值。例如，對于圖1中所顯示的IR光譜，如果用戶選擇圖IO(I)中所示的配置，則將顯示類似于圖4的顯示(并集)。類似地，如果用戶選擇圖10(2) 中所示的配置，則將顯示類似于圖5的顯示(交集)。如果用戶選擇圖10(3) 中所示的配置，則將顯示類似于圖8的顯示(并集減所有交集)。選擇
"MinCutoff"和"MaxCutoff"的中間值將產生所選重疊范圍的顯示?；仡?圖4-9，應當理解，滑塊10被配置成允許用戶在"MaxCutoff"值被設在100
(或100%)的情況下調節(jié)"MinCutoff"。
應當理解，本發(fā)明的過程或其部分可在運行于處理器或計算機系統(tǒng)上的計算機代碼中實現(xiàn)。代碼包括用于控制一個處理器或多個處理器來實現(xiàn) 過程100的各個方面和步驟的指令。代碼可通常被存儲在硬盤、ROM、RAM
或諸如CD、 DVD等的便攜式介質上。類似地，過程100或其部分可在數(shù)
據采集設備——包括執(zhí)行存儲在耦合至處理器的存儲器單元中的指令的處理器——中實現(xiàn)。包括此類指令的代碼的部分或全部可以可通過到代碼源的有線和/或無線網絡連接或者直接連接傳送或下載到數(shù)據采集設備存儲器單元、或者可另外使用眾所周知的便攜式介質提供的載波信號來體現(xiàn)。在
某些方面中，本發(fā)明的過程可使用諸如C、 C++、 C#、 Fortran、 VisuaBasic
等各種編程語言以及諸如可提供用于數(shù)據可視化和分析的預封裝例程、函數(shù)或程序的Mathematk^的應用來編碼。后者的一個示例是MATLAB 。
本發(fā)明的OD顯示系統(tǒng)和方法可在各種科學和統(tǒng)計的實驗領域中直接應用。例如，在新陳代謝學領域中，OD顯示系統(tǒng)和方法允許研究人員通過使用來自所收集的由統(tǒng)計分析中分類的每個疾病狀態(tài)產生的光譜或色譜的 OD —致性來為統(tǒng)計分析中分類的每個疾病狀態(tài)自動創(chuàng)建生物標志。結果OD —致性光譜或色譜允許研究人員通過對照由OD —致性光譜或色譜設置的標準比較未知光譜或色譜來診斷疾病狀態(tài)。OD差異顯示在例如新陳代謝學中也是有益的。
雖然已作為示例并根據特定實施例描述了本發(fā)明，但是應當理解，本發(fā)明并不限于所公開的實施例。相反，它旨在涵蓋各種更改和類似布置，這對于本領域技術人員是顯而易見的。因此，所附權利要求的范圍應當被授予最寬泛的解釋以包括所有這些更改和類似布置。
權利要求
1. 一種顯示多個類似數(shù)據集的方法，所述方法包括接收N個數(shù)據集，每個數(shù)據集包括表示量x和y的兩對或多對數(shù)據值；通過對每個陣列元素確定事件計數(shù)值M來生成包括X乘Y個元素的事件計數(shù)陣列，其中每個事件計數(shù)值M是對應數(shù)據值對x、y在所述N個數(shù)據集中出現(xiàn)的次數(shù)，其中每個陣列元素對應于x和y數(shù)據值的離散間隔；接收重疊密度的指示，所述指示標識數(shù)據重疊百分比；確定落在所標識的重疊百分比內的所述陣列元素；以及生成用于表示所述陣列中落在所標識的數(shù)據重疊百分比內的所述元素的圖形顯示的圖形數(shù)據。
2. 如權利要求l所述的方法，其特征在于，還包括將所述N個數(shù)據集歸一化成相同的X和Y尺度。
3. 如權利要求2所述的方法，其特征在于，歸一化是在所述接收步驟之后執(zhí)行的。
4. 如權利要求2所述的方法，其特征在于，歸一化是在所述接收步驟之前執(zhí)行的。
5. 如權利要求l所述的方法，其特征在于，所述圖形顯示是表示所述陣列中具有所標識的重疊百分比的所有元素的重疊密度熱圖顯示，其中具有不同的事件計數(shù)值范圍的元素以不同色彩、陰影和/或圖案來顯示。
6. 如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述指示標識0%與100% 之間的數(shù)據重疊百分比范圍，并且其中所述顯示表示2個和所有N個數(shù)據集之間的并集。
7. 如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述指示標識等于100% 的數(shù)據重疊百分比，并且其中所述顯示表示所有N個數(shù)據集的交集。
8. 如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述指示標識等于0%的數(shù)據重疊百分比，并且其中所述顯示表示所有N個數(shù)據集的差異。
9. 如權利要求l所述的方法，其特征在于，所述圖形顯示是表示所述陣列中具有所標識的重疊百分比的所有元素上的最大值的重疊密度一致性顯不。
10. 如權利要求l所述的方法，其特征在于，確定包括對所述整個陣列確定最大事件計數(shù)值Mm^其中Mma^N;以及對于每個陣列元素，將所述指示與M/Mm^作比較以確定所述元素是否落在所標識的重疊百分比內。
11. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述指示是由用戶輸入的。
12. 如權利要求ll所述的方法，其特征在于，所述接收到的指示包括最小值，并且其中最大值是預置的。
13. 如權利要求ll所述的方法，其特征在于，所述接收到的指示包括最小值和最大值。
14. 如權利要求ll所述的方法，其特征在于，所述接收到的指示是由所述用戶實時調節(jié)的。
15. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，是在駐留于或耦合至數(shù) 據采集設備中的處理器中實現(xiàn)的。
16. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括使用所述圖形數(shù) 據在顯示設備上再現(xiàn)所述圖形顯示。
17. —種包括用于控制處理器以生成用來再現(xiàn)多個類似數(shù)據集的顯示的圖形數(shù)據的代碼的計算機可讀介質，所述代碼包括用于以下操作的指令生成N個數(shù)據集的事件計數(shù)陣列，每個數(shù)據集包括表示量x和y的兩對或多對數(shù)據值，所述陣列通過對每個陣列元素確定事件計數(shù)值M來包括X 乘Y個元素，其中每個事件計數(shù)值M是對應數(shù)據值對x、 y在所述N個數(shù) 據集中出現(xiàn)的次數(shù)，其中每個陣列元素對應于x和y數(shù)據值的離散間隔；響應于用戶輸入重疊密度的指示確定落在所標識的重疊百分比內的所述陣列元素；以及生成用于表示所述陣列中落在所標識的數(shù)據重疊百分比內的所述元素的圖形顯示的圖形數(shù)據。
18. 如權利要求17所述的計算機可讀介質，其特征在于，包括用于將所述N個數(shù)據集歸一化成相同的X和Y尺度的指令。
19. 如權利要求17所述的計算機可讀介質，其特征在于，所述指示標識0%與100%之間的數(shù)據重疊百分比范圍，并且其中所述顯示表示2個和所有N個數(shù)據集之間的并集。
20. 如權利要求17所述的計算機可讀介質，其特征在于，所述指示標識等于100%的數(shù)據重疊百分比，并且其中所述顯示表示所有N個數(shù)據集的交集。
21. 如權利要求17所述的計算機可讀介質，其特征在于，所述指示標識等于oy。的數(shù)據重疊百分比，并且其中所述顯示表示所有N個數(shù)據集中的唯一值。
22. 如權利要求17所述的計算機可讀介質，其特征在于，所述圖形顯示是表示所述陣列中具有所標識的重疊百分比的所有元素上的最大值的重疊密度一致性顯示
23. 如權利要求17所述的計算機可讀介質，其特征在于，所述圖形顯示是表示所述陣列中具有所標識的重疊百分比的所有元素的重疊密度熱圖顯示，其中具有不同的事件計數(shù)值范圍的元素以不同色彩、陰影和/或圖案來顯示。
24. 如權利要求17所述的計算機可讀介質，其特征在于，所述用于確定的指令包括用于以下操作的指令對所述整個陣列確定最大事件計數(shù)值Mm^其中M^^N;以及對于每個陣列元素，將所述指示與M/M^x作比較以確定所述元素是否落在所標識的重疊百分比內。
全文摘要
以有益地簡化較大數(shù)據集中的趨勢可視化的方式生成或提供多個數(shù)據集的重疊顯示的系統(tǒng)和方法?？蓪Χ鄠€類似數(shù)據集生成2維事件計數(shù)陣列。陣列中的每個元素的值是對應的數(shù)據值對x、y在N個數(shù)據集中出現(xiàn)的次數(shù)，其中每個數(shù)據元素對應于x與y數(shù)據值的離散間隔。一旦生成陣列，就可通過將期望重疊百分比與每個陣列元素的值作比較來生成重疊密度的圖形顯示。具有滿足期望重疊百分比的值的那些陣列元素作為顯示對象使用表示重疊百分比的變化程度的一種或多種色彩、陰影和/或圖案來再現(xiàn)。
文檔編號G09G1/08GK101385062SQ200780005979
公開日2009年3月11日申請日期2007年2月21日優(yōu)先權日2006年2月21日
發(fā)明者G·M·巴尼克, K·奈德偉得, T·阿布什爾申請人:生物輻射實驗室股份有限公司

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