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C#調用LightChart實現測井三維交會圖質量檢查程序測井質量檢查是需要面臨的基礎問題，在拿到數據進行質控的第一步，

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保證後續處理的準確性意義重大。常規的是二維交會圖查看，利用中子-密度-聲波三條曲線兩兩交會查看三張圖，如下圖所示：某一天在Geolog上面發現有三維的交會圖，用起來看著非常直觀，雖然細節上不如二維交會圖，但是在總體觀察效果上的確有優點，于是想著自己山寨一個看看效果。最初想到的OCC控件，瞬間對于C++的指針鬱悶上來了，打包也麻煩；隨後考慮國內的類似的AnyCAD，只有初步的試用版，而且還是不太好用，網上看到有不少Bug；繼續瀏覽發現了2017年橫空出世的LightingChart，是真的強大，試用發現操作接口比較函數式，比較好理解。相對比專業的3D繪圖不是那麼全面，但是夠用。尤其是渲染速度非常快速，響應比AnyCAD要快很多。最終試驗效果圖如下圖所示：網上和說明書有的不細說，在此記錄下幾個有用的參數設置，具體如下：三維視圖對象：View3D v = _chart.View3D;繪圖操作類似OpenGL的定義，

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有個開始和結束更新，在中間添加各種操作即可。1 三維坐標系設置參數1.1 繪圖空間大小設置在 3D 空間中心創建 3D 模型。維度量級定義了三維空間中模型箱的大小。用該維度箱可以定義牆和軸的大小。用 Dimensions屬性可設置每個維度的量級。//v.Dimensions.X = 50;v.Dimensions.Y = 70;//v.Dimensions.Z = 100;這個參數是確定在控件上看到的圖形整體大小，類似二維繪圖的圖紙大小。1.2 坐標區間映射設置具體的坐標參數區間通過每個坐標軸來進行設置，

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簡單明了。v.XAxisPrimary3D.Title.Text = "中子";v.XAxisPrimary3D.Maximum = 50;v.XAxisPrimary3D.Minimum = -8; v.YAxisPrimary3D.Title.Text = "密度";v.YAxisPrimary3D.Maximum = 3.0;v.YAxisPrimary3D.Minimum = 1.9; v.ZAxisPrimary3D.Title.Text = "聲波";v.ZAxisPrimary3D.Maximum = 140;v.ZAxisPrimary3D.Minimum = 40;2 三維繪圖數據操作2.1 添加散點數據點和線都是同一個數據集，跟ZedGraph控件一樣，

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將點和線的可見屬性進行設置即可完成顯示的轉換。LightingChart的數據是通過不同的數據集進行組合管理的，如PointLineSeries3D、SurfaceGridSeries3D、SurfaceMeshSeries3D等數據集合，添加對應的數據類型進去即可。在此添加數據點集如下：PointLineSeries3D seriesIndividualPointColors = new PointLineSeries3D(v錛 Axis3DBinding.Primary錛 Axis3DBinding.Primary錛 Axis3DBinding.Primary);seriesIndividualPointColors.Title.Text = "Individual point colors";seriesIndividualPointColors.IndividualPointColors = true;seriesIndividualPointColors.MouseInteraction = true;seriesIndividualPointColors.PointsVisible = true;seriesIndividualPointColors.PointStyle.Shape3D = PointShape3D.Sphere;seriesIndividualPointColors.PointStyle.Size3D.SetValues(1.5f錛 1.5f錛 1.5f);seriesIndividualPointColors.LineVisible = false;SeriesPoint3D[] points2 = new SeriesPoint3D[pointCount];for (int i = 0; i pointCount; i++){Cyq_PlatePoint pp = get_point_by_id(list_ID_PlatePoint_Diagram[i]);points2[i].X = pp.CNCF;points2[i].Y = pp.RHOB;points2[i].Z = pp.DT;}seriesIndividualPointColors.Points = points2;v.PointLineSeries3D.Add(seriesIndividualPointColors); 2.2 自定義數據點顏色 數據點顏色設置需要手動進行，具體顏色通過兩種方式可以實現計算：取值區間和調色板。 （1）利用取值區間顏色設定數據點顏色int green = Convert.ToInt32((limit_gr_max – pp.GR) / (limit_gr_max – limit_gr_min) * 255.0);points2[i].Color = Color.FromArgb(0錛 green錛 0);（2）利用調色板顏色設定數據點顏色ValueRangePalette palette = new ValueRangePalette();palette.Steps.Clear();palette.Steps.Add(new PaletteStep(palette錛 Color.FromArgb(255錛 Color.DarkGray)錛 100));palette.Steps.Add(new PaletteStep(palette錛 Color.FromArgb(255錛 Color.Yellow)錛 50));palette.Steps.Add(new PaletteStep(palette錛 Color.FromArgb(255錛 Color.Red)錛 0));palette.Steps[0].MaxValue = limit_gr_min + (limit_gr_max – limit_gr_min) * 0.7;palette.Steps[1].MaxValue = limit_gr_min + (limit_gr_max – limit_gr_min) * 0.3;palette.Steps[2].MaxValue = limit_gr_min + (limit_gr_max – limit_gr_min) * 0;Color c;palette.GetColorByValue(pp.GR錛 out c);points2[i].Color = c; 3 三維空間中繪圖二維圖形 3.1 數據點繪制 三維數據點集PointLineSeries3D的ShapType屬性可以修改為Shape2D，設置的數據點坐標同樣是三維的，但是顯示出來的數據點就是二維的，不再有光源和明暗關系變化等情況，這裡用來投射成三面牆的二維映射交互圖，實例代碼如下：PointLineSeries3D seriesIndividualPointColors_DEN_DT = new PointLineSeries3D(v錛 Axis3DBinding.Primary錛 Axis3DBinding.Primary錛 Axis3DBinding.Primary);seriesIndividualPointColors_DEN_DT.PointStyle.ShapeType = ShapeType.Shape2D;seriesIndividualPointColors_DEN_DT.PointStyle.Shape2D.Shape = Shape.Circle;seriesIndividualPointColors_DEN_DT.PointStyle.Shape2D.Width = 3.0f;seriesIndividualPointColors_DEN_DT.PointStyle.Shape2D.Height = 3.0f;SeriesPoint3D[] points_DEN_DT = new SeriesPoint3D[pointCount];for (int i = 0; i pointCount; i++){ Cyq_PlatePoint pp = get_point_by_id(list_ID_PlatePoint_Diagram[i]);points_DEN_DT[i].X = xmin; points_DEN_DT[i].Y = pp.RHOB;points_DEN_DT[i].Z = pp.DT;points_DEN_DT[i].Color = Color.DarkOrchid;} seriesIndividualPointColors_DEN_DT.Points = points_DEN_DT;v.PointLineSeries3D.Add(seriesIndividualPointColors_DEN_DT);繪圖效果如下：3.2 線條繪制 線條繪制常規三維繪制一樣，只是需要固定一個維度的坐標值。3.3 文本標注 文本標注需要設置一個坐標系統為屏幕坐標即可，

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這樣就不會隨著旋轉變化，固定了屏幕x、y坐標。程序中顯示數據點個數就是二維文本，代碼如下：Annotation3D description = new Annotation3D(v錛 Axis3DBinding.Primary錛 Axis3DBinding.Primary錛 Axis3DBinding.Primary);description.TargetCoordinateSystem = AnnotationTargetCoordinates.AxisValues;description.LocationCoordinateSystem = CoordinateSystem.ScreenCoordinates;description.LocationRelativeOffset.SetValues(0錛 0);description.Visible = true;description.MouseInteraction = false;description.Style = AnnotationStyle.Rectangle;description.Shadow.Visible = false;description.TargetAxisValues.SetValues(19錛 2.9錛 zmax);description.Text = string.Format("數據點：{0} 個"錛 pointCount);description.BorderVisible = false;description.TextStyle.Color = Color.White;description.Fill.Color = Color.Empty;description.Fill.GradientColor = Color.Empty;_chart.View3D.Annotations.Add(description); 4 鼠標交互操作 簡單實現數據點的追蹤，直接拷貝示例程序中的代碼如下：在創建繪圖的時候，加入鼠標移動事件響應函數：_chart.MouseMove += new MouseEventHandler(_chart_MouseMove);編寫響應函數代碼：void _chart_MouseMove(object sender錛 MouseEventArgs e){//Disable rendering錛 strongly recommended before updating chart properties_chart.BeginUpdate(); //Get 3D viewView3D view3D = _chart.View3D;//Reset highlighted point colorsforeach (PointLineSeries3D pointLineSeries3D in _chart.View3D.PointLineSeries3D){if (pointLineSeries3D.Tag != null){ //Restore colorint pointIndex = (int)pointLineSeries3D.Tag; pointLineSeries3D.Points[pointIndex].Color = pointLineSeries3D.Title.Color;}}//Annotation for value trackingAnnotation3D targetValueLabel = view3D.Annotations[0];targetValueLabel.Visible = false; //hide it//Get object under mouse if any object obj = _chart.GetActiveMouseOverObject();//check if object is validif (obj != null){//if object is PointLineSeries3Dif (obj is PointLineSeries3D){PointLineSeries3D pointLineSeries = obj as PointLineSeries3D; //Get last data index at mouse coordinatesint pointIndex = pointLineSeries.LastMouseHitTestIndex; //Change the color of point in current positionpointLineSeries.Points[pointIndex].Color = ChartTools.CalcGradient(pointLineSeries.Title.Color錛 Color.White錛 50);pointLineSeries.Tag = pointIndex; //Store info of point index that is highlighted SeriesPoint3D point = pointLineSeries.Points[pointIndex];int id_point = list_ID_PlatePoint_Diagram[pointIndex];Cyq_PlatePoint pp = get_point_by_id(id_point);targetValueLabel.TargetAxisValues.SetValues(point.X錛 point.Y錛 point.Z);targetValueLabel.Text = "深度= " + pp.DepthStart.ToString("F4")+ " 中子=" + point.X.ToString("0.00") + " ; 密度=" + point.Y.ToString("0.00") + " ; 聲波=" + point.Z.ToString("0.00");targetValueLabel.Fill.Color = ChartTools.CalcGradient(pointLineSeries.Title.Color錛 Color.White錛 90);targetValueLabel.Fill.GradientColor = ChartTools.CalcGradient(pointLineSeries.Title.Color錛 Color.White錛 50);targetValueLabel.Visible = true;}}//Allow chart rendering_chart.EndUpdate();} 實現效果如下圖所示：控件還有其他更多圖形保存輸出、打印等功能，以後慢慢探索。作者：查爾斯沃思作者服務翻譯：查爾斯沃思中國辦公室隨著新的研究、數據以及新穎的臨床實驗不斷湧現，醫學文獻也在不斷更新，新的信息層出不窮。因此，對于研究人員而言，單單是了解最新信息就很有挑戰性了，更不用說還要統籌、撰寫和發表自己的文章。對于執業的醫生或教師這樣繁忙的醫學研究人員來說尤其如此。醫學論文還需要考慮不同的受眾群體：人人都對醫學研究有潛在的興趣，可能會進行閱讀。確實，在這個開放研究的時代，已有非常有力的論證提出：醫學這一重要領域的學術文獻應該開放並供所有人免費使用，以保證患者能夠做出知情同意決定，同時也讓其他研究人員能夠查看主要的同行評審內容，並對現有文獻進行整理和再分析。此外，開放獲取醫學文獻也可以滿足公眾需求，與新型冠狀病毒相關的文獻就是一個例證。醫學論文的撰寫與其他種類的文章寫作差異很大，因為這種形式的學術交流必須更為公開，通常寫作速度更快，而且涉及到眾多忙碌的研究人員。最近在中國和世界各地發生的事件讓我們看到，人們一般來說都對醫學研究的結果非常感興趣。因此，與其他類型的學術論文相比，醫學論文更易獲取，同時受眾群體多為政策制定者和公眾。而在大多數其他學術學科中，

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研究人員本身往往是研究內容的主要受眾。撰寫好的醫學論文離不開的關鍵技能首先，與撰寫其他學術論文一樣，在開始寫作之前需要三樣東西。一條清晰易懂的訊息（有什麼新的突破？您的研究有什麼新穎之處？）一個受眾群體：您會選擇哪個期刊進行發表？一個結構這也許是最重要的幾項，我們之前也討論過了。許多人也開始更多地利用數字和表格來創作學術論文。大多數人在撰寫學術論文之初，也是會利用自己收集的數據以及自己編制的圖表。不過，建議您在撰寫下一篇學術論文的時候，多用一些結構合理的圖像，減少長篇累牘的文字描述，這樣就能以最簡單有效的方式傳遞您想要表達的內容了，正所謂“一圖勝千言”。請記住，您的受眾群體當中至少有一部分人很有可能對您的學科領域沒有深入、具體的了解，

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但對您的研究結果感興趣（例如決策者或普通公眾）因此，當您完成了數據的收集和分析後，一個不錯的做法是高效地：細化您的論文將要解決的問題，和您希望傳達的信息向編輯發送投稿前咨詢，並選擇合適的、影響較大的期刊，以節省時間在拿起筆（或更可能是敲鍵盤）開始創作之前，先想好您論文的結構，也就是一個成功的模板做出一系列美觀且有效的圖表來總結您要表達的內容（您可能不需要在論文中全部使用，但是將在以後的會議演示，海報或評論文章中都能用到）醫學研究與其他學術工作的另外一個不同之處在于，醫學研究還需要考慮道德層面的問題。臨床幹預、臨床試驗，還有涉及人類受試者的研究，都需要在研究開始前獲得批準，並且需要您所在的（和/或國家）道德監管部門的支持，並在世界衛生組織批準的數據庫中進行前瞻性配準。請務必在啟動您的研究項目之前（更不要說撰寫和發表了）思考這些重要的道德因素。許多期刊政策都規定，研究一旦完成，就無法重新開展注冊等流程！最近，醫學研究也常常因為數據造假和自我剽竊的問題出現在新聞當中。這兩個問題都應當引起重視。第一個，數據造假當然是完全不道德的，而且必然是有目的地進行（創建或偽造完全錯誤的數據以支持正在探究的假設）。而第二個自我剽竊的問題，經常會有不知情的研究人員誤犯。許多人都不知道，曾經發表在文章中的數據、圖形、表格和文本，在之後的論文中，如果沒有適當引用，原作者也不能重復使用。您知道可能出現這種自我剽竊的情況嗎？由此可見，醫學寫作與其他學術寫作截然不同。論文潤色 | 學術翻譯 | 其他發表支持服務 | 英國編輯團隊介紹，