62、数据可视化与虚拟现实技术解析-优快云博客

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数据可视化与虚拟现实技术解析

1. 美国癌症统计数据的 LM 图可视化

1.1 关联研究单元元素

在可视化美国癌症统计数据的 LM 图中，研究单元的相关元素通过颜色进行关联。所有对应序列面板中的元素用相同颜色表示。当用户将鼠标光标移到任何一个相关元素（微地图、单元名称或彩色点）上时，研究单元中所有关联的元素都会闪烁，同时相应的统计摘要会以文本形式显示在浏览器窗口底部（浏览器状态栏）。

1.2 研究单元分组

研究单元被垂直划分为多个子面板，这样有助于一次将注意力集中在几个单元上。在每个组中，为五个研究单元分别分配了五种不同颜色的配色方案，这能更清晰地显示组内一个研究单元的关联元素。

1.3 微地图放大

微地图能让读者直观地找到研究单元的位置。有些州可能包含许多县（研究单元），例如得克萨斯州有超过 200 个县。由于每个微地图占用的固定面积较小，微地图中研究单元的面积可能太小，读者难以看清其形状。放大微地图可以帮助读者清晰地查看所有研究单元。

1.4 向下钻取和导航

向下钻取是一种从高级 LM 图放大到相应低级 LM 图的操作，用于查看详细的统计数据以及不同层次细节之间的关系。在使用 LM 图可视化国家癌症统计摘要时，美国 LM 图为后续向下钻取到任何其他州的 LM 图提供了起始点。在美国 LM 图中，州名和所有微地图区域都是向下钻取到相应州 LM 图的活动链接。

1.5 统计摘要的整体外观

当研究单元的数量超过显示面板的最大容纳量时，一些研究单元将不在显示面板中。此时，读者无法看到统计面板中由点形成的完整统计曲线。因此，整个模式的整体外观提供了非常有用的信息。系统添加了一个弹出窗口，以缩小的方式显示模式。

1.6 显示不同统计数据集

交互式显示不同的统计数据允许读者查看和比较不同统计结果之间的关系。系统提供了一个下拉菜单，供读者选择并查看几种不同的癌症统计数据集。一旦读者选择了一种新的癌症类型，数据将从网络服务器下载，并以新计算的比例显示在显示面板中。

1.7 统计数据检索

在统计可视化应用中，高效检索统计数据非常重要。在统计可视化系统中，统计数据可能以不同的格式、位置或模式保存，以加快检索速度。在该应用中，统计数据以文件模式保存在网络服务器上。Java 小程序直接从文件中检索癌症数据，无需为网络服务器编写任何代码。

这种基于网络的交互式 LM 图提供了一个统计数据可视化系统，它集成了地理数据处理、可视化、交互式统计图形和基于网络的 Java 技术。该系统能有效地展示国家癌症统计中的复杂和大量样本数据，经过一些修改后，可轻松应用于在互联网上可视化许多其他空间索引的统计数据集。

2. 遗传算法数据可视化

2.1 遗传算法与数据可视化需求

遗传算法是基于自然选择和自然遗传学机制寻找更优个体的搜索算法。在这些算法中，存在着类似于自然界中生物的生存竞争和适者生存的现象。一些个体有更高的概率重组到新一代并生存下来，而另一些则更有可能从种群中被淘汰。为了确定一个特定个体的优劣，遗传算法通过在不同字段上使用适当的指标来评估其适应度。每个个体是一个包含字段和适应度值的数组，给定一个个体，其适应度由其字段的值定义。

许多遗传算法会在很长时间（多代）内产生具有大量字段（数百个）和大种群规模的数据。人们对可视化种群集群的进化过程并寻找生存能力更强的个体感兴趣，以便为目标问题找到好的解决方案。然而，平行坐标方法仅限于相对低维（p < 100）的数据，因此需要找到其他方法来有效地可视化高维多元进化数据集。此外，适应度在可视化中是一个重要属性，应该以单独的尺度显示。

2.2 四叉树映射（QTM）方法

为了解决高维数据可视化问题，引入了一种称为四叉树映射（QTM）的方法，该方法使用四叉树细分方法将具有适应度值的 ND 数据映射到多细节层次的 3D 散点数据。通过动画和缩放技术，可以可视化搜索空间和进化过程。具体步骤如下：
1. 数据二进制表示 ：对于 ND 数据，使用 m 位二进制值表示每个字段值。在当前阶段，只考虑每个字段中的最高有效位，因此 N 维数据成为一个 N 位二进制数。
2. 第一级四叉编码 ：取数据中的前 2 位作为第一级四叉编码，它有四个可能的值（00、01、10 和 11），将数据放置在 2D 矩形平面的四个象限之一。
3. 递归细分 ：将每个象限再划分为 4 个子象限，并将数据中的接下来 2 位作为第二级四叉编码，将数据放置在 2D 平面的四个子象限之一。这个细分过程递归进行，直到所有位都被评估。如果 N 是奇数，则将最后一个子象限切成两半而不是四等分来做出决策。
4. 映射到 2D 平面 ：对于每个 N 位二进制数，在 2D 平面上有一个唯一的点。反之，给定平面上的一个点，也可以计算并找到其对应的 N 位二进制数据。
5. 添加适应度维度 ：将 2D 四叉平面绘制在 x - z 平面上，并根据每个数据的适应度值将其沿 y 轴方向提升。这样就得到了整个基因种群、搜索空间以及适应度值的散点图。

2.3 解决重叠点问题

由于只使用了 m 位数据值中的一位，可能会有许多重叠点。可以通过以下方法解决：
1. 缩放特定区域 ：可以放大到特定点（区域），这将触发显示具有相同第一个 N 位数组的原始数据集的第二位。同样，可以使用相同的方法显示第二个 N 位数据。因此，可以对应 m 位数据进行 m 个不同级别的缩放。
2. 继续细分 ：在完成第一个 N 位数组的 QTM 细分后，可以继续对第二个 N 位数组进行细分，这个过程一直持续到完成第 m 个 N 位数组。
3. 连续处理字段 ：可以将 N 个 m 位数据连续处理，即使用 m 位的第一个字段作为 QTM 的输入，然后是第二个字段，依此类推。

每种方法都有优缺点，可以在可视化工具中互换或组合使用。当然，平面也可以划分为 6、10 或其他数量的矩形，而不是固定的 4 个（象限）。由于 CRT 显示器的像素数量有限（1280 × 1024），如果对一个区域进行过多细分，使得点之间的距离小于一个像素，显示器将无法显示得更好。因此，需要根据使用的区域、字段数量 N 和给定数据集的位数 m 来决定具体的细分标准或细节层次。

2.4 适应度表面拟合

经过 QTM 变换后，得到了个体的 3D 散点。在没有重叠点的低细节层次上，可以使用空间曲线拟合来找到一个平滑通过所有个体点的适应度表面。这个表面代表了包含所有解决方案的搜索空间，表面的峰值和脊代表了好的个体值（以及目标问题的可能解决方案），而底部和山谷代表了可能被淘汰的个体。

下面是 QTM 细分的流程图：

graph TD;
    A[开始] --> B[将 ND 数据转换为 N 位二进制];
    B --> C[取前 2 位作为第一级四叉编码];
    C --> D[将数据放入 2D 平面的象限];
    D --> E{是否还有位未评估};
    E -- 是 --> F[将象限细分，取下 2 位作为下一级四叉编码];
    F --> D;
    E -- 否 --> G[若 N 为奇数，处理最后子象限];
    G --> H[将 2D 平面绘制在 x - z 平面，沿 y 轴提升适应度值];
    H --> I[结束];

3. 虚拟现实技术

3.1 虚拟现实概述

虚拟现实（VR）将 3D 图形世界扩展到包括立体、声学、触觉和其他反馈，以创造沉浸感。3D 图像就像我们看到的普通图片，但立体图像在 3D 中能给人强烈的深度感。它是通过分别向我们的两只眼睛提供同一物体的两个略有不同的视图（图像）来生成的。

3.2 立体图像显示设备

有几种不同类型的立体图像显示设备：
1. 头戴式设备（HMD） ：有两个单独的显示通道/屏幕，分别覆盖我们的两只眼睛。
2. ImmersaDesk/CAVE ：只有一个像普通显示屏一样的通道，但它会交替显示两个不同的图像供我们的两只眼睛观看。观众佩戴轻便的液晶快门眼镜，这些眼镜通过红外发射器与两个图像保持同步，依次激活每只眼睛。CAVE 是 ImmersaDesk 的前身，更昂贵，有多个显示屏环绕观众，ImmersaDesk 可以被视为单墙的 CAVE。
3. VREX 立体投影仪 ：同时生成两个图像，可以通过轻便、廉价的偏振眼镜观看。

3.3 硬件和软件

3.3.1 关键硬件技术

实现 VR 的关键硬件技术包括实时图形、立体显示/视图、跟踪传感器、声音设备和触觉设备。
- 实时图形（计算机）和立体显示器（HMD、ImmersaDesk、CAVE 或 VREX 投影仪）使我们能够观看立体场景和动画，并提供沉浸感。
- 跟踪传感器获取观众头部、手部、身体部位或其他输入的位置和方向，使我们能够在虚拟环境中操纵模型和导航。
- 声音设备提供环境中某些物体和活动的位置和方向感。
- 触觉设备像声音设备一样，通过振动和触摸用户的身体，除了立体视图和 3D 声音外，还从虚拟环境中产生另一种反馈，增强沉浸感。

3.3.2 VR 软件工具

有一些 VR 软件工具，它们能够识别定义明确的商业跟踪传感器、声音设备和触觉设备，并且具有开发 3D 虚拟环境的功能。以下是一些常见的 VR 软件工具：
| 软件工具 | 特点 |
| ---- | ---- |
| Sense8 的 WorldToolKit 和 World_Up | 跨平台软件开发系统，用于构建实时集成的 3D 应用程序。支持基于网络的分布式模拟、类似 CAVE 的沉浸式显示选项以及许多接口设备，如 HMD、跟踪器和导航控制器。 |
| Lincom 的 VrTool | 基于 OpenInventor 的工具包，提供快速原型开发能力，使 VR 用户能够以最少的努力快速运行他们的应用程序。 |
| MultiGen - Paradigm 的 Vega | 实时视觉和音频模拟软件工具，包括立体成像功能。 |
| 阿尔伯塔大学图形组的 MR（最小现实）工具包 | 用于生产虚拟现实系统和其他形式的三维用户界面的一组软件工具。 |

3.4 非沉浸式系统

一些人通常将非沉浸式 3D 图形系统也称为 VR 系统。用户可以通过输入设备交互式地改变视点并在虚拟世界中导航。以下是一些常见的非沉浸式 VR 技术：
- VRML（虚拟现实建模语言） ：一种基于网络的 3D 建模和动画语言，是 OpenInventor 的一个子集。
- Java3D ：类似于 VRML，也是一种基于网络的图形工具，用于组装和操纵预定义的几何模型。
- DIVE（分布式交互式虚拟环境） ：基于互联网的多用户 VR 系统，参与者可以在 3D 空间中导航，与其他用户和应用程序见面并交互。
- Alice ：用于 3D 对象行为的脚本编写和原型开发环境。通过编写简单的脚本，Alice 用户可以控制对象的外观和行为，并且在脚本执行时，对象会通过鼠标和键盘响应用户输入。

3.5 基本 VR 系统属性

3.5.1 导航和交互

在沉浸式 VR 系统中，用户佩戴头戴式设备（HMD）或特殊眼镜观看立体图像，视点通常实时跟随观众的头部移动。在非沉浸式 VR 中，通常成本较低，用户通常不佩戴任何设备，视点不跟随用户的头部移动。用户通过输入设备在虚拟世界中交互式导航，图像通常是第一人称视角。在 VR 系统中，导航允许用户四处移动并查看虚拟对象和地点，而交互为用户提供了一种主动控制对象外观和行为的方式。3D 导航（可能伴随着交互）、立体视觉和可视化是 VR 系统（无论是否沉浸式）的主要属性。

3.5.2 模拟

模拟是 VR 系统的另一个属性。模拟集成了科学结果和规则，以控制、显示和动画虚拟对象、行为和环境。没有模拟，虚拟世界将无法正确描述和表示现实世界的现象。不同的 VR 应用可能模拟不同的对象、现象、行为和环境，大多数是实时的。这些属性使 VR 技术能够应用于各种领域，如数据可视化、培训、手术、科学研究、科学学习和游戏。

3.6 VR 工具

3.6.1 VR 系统处理步骤

VR 系统通常模拟各种领域的某些现实世界活动，如培训、教育和娱乐。VR 系统总是重复以下处理步骤：
1. 处理用户输入 ：处理来自各种设备的用户输入，如键盘、鼠标、VR 跟踪器、传感器、语音识别系统等。
2. 计算新状态 ：根据模拟模型计算对象和环境的新状态。
3. 预处理 3D 对象 ：包括碰撞检测、细节层次、裁剪/剔除等。
4. 渲染虚拟世界 ：将虚拟世界渲染并显示在显示设备上。

3.6.2 VR 工具分类

为了实现上述过程，VR 系统中的软件必须能够创建虚拟世界、处理来自输入设备的各种事件、控制 3D 对象的外观和行为、渲染虚拟世界并将其显示在显示设备上。在步骤 2 中，不同的 VR 应用可能使用不同的模拟模型。无论 VR 系统实现何种应用，处理其他三个步骤的软件，即一种称为 VR 工具（或 VR 工具包）的高级图形库总是需要的。因此，基于低级图形库构建的 VR 工具通常独立于应用程序。

VR 工具可以分为以下两类：
1. 基本 VR 工具 ：如 MR 工具包、OpenInventor 和 WorldToolkit，仅为 VR 开发人员提供嵌入在某些编程语言中的 API。使用这些工具包需要更多的知识和编程技能，但它们在应用程序实现中提供了更多的灵活性。
2. VR 模拟工具 ：如 Alice 和 WorldUp，为开发人员提供图形用户界面（GUI）来构建应用程序。开发人员通过 GUI 进行打字、点击和拖动来实现虚拟世界和模拟。有时使用简单的脚本语言来构建模拟过程。VR 模拟工具允许更快、更轻松地开发 VR 系统，但开发的应用程序是一个独立的固定模块，不能在用户开发的程序中修改或集成。VR 模拟工具通常基于另一个 VR 工具开发，因此在软件层次上比基本 VR 工具高一级。

3.6.3 常见 VR 工具列表

以下是一些常见的 VR 工具：
| 工具名称 | 特点 |
| ---- | ---- |
| Sense8 的 WorldToolKit | 跨平台，支持分布式模拟、多种接口设备 |
| Lincom 的 VrTool | 基于 OpenInventor，快速原型开发 |
| MultiGen - Paradigm 的 Vega | 实时视觉和音频模拟，含立体成像 |
| 阿尔伯塔大学的 MR 工具包 | 用于虚拟现实系统和 3D 用户界面开发 |
| Alice | 提供 GUI，适合快速开发简单 VR 应用 |
| WorldUp | 提供 GUI，用于构建 VR 应用 |

综上所述，无论是数据可视化还是虚拟现实技术，都在不断发展和创新。通过合理利用这些技术和工具，我们可以更好地理解和处理复杂的数据，创造出更加逼真和交互性强的虚拟环境，为各个领域带来更多的可能性。在未来的发展中，我们可以期待这些技术在更多领域得到应用和拓展。

3.7 VR 工具的选择与应用案例

3.7.1 VR 工具选择考虑因素

在选择 VR 工具时，需要考虑多个因素：
1. 开发难度 ：如果开发团队技术实力较强，对灵活性要求高，可以选择基本 VR 工具，如 MR 工具包、OpenInventor 和 WorldToolkit。这些工具虽然需要更多编程知识，但能实现更复杂的功能。如果开发团队编程能力较弱，追求快速开发，则可以选择 VR 模拟工具，如 Alice 和 WorldUp。
2. 应用场景 ：不同的应用场景对 VR 工具的功能需求不同。例如，对于需要高精度模拟和实时交互的科学研究场景，可能需要选择支持立体成像和分布式模拟的工具，如 MultiGen - Paradigm 的 Vega 和 Sense8 的 WorldToolKit。对于教育和娱乐场景，Alice 等提供图形用户界面的工具可能更合适。
3. 硬件兼容性 ：确保所选的 VR 工具与使用的硬件设备兼容，包括显示设备（如 HMD、ImmersaDesk、CAVE 或 VREX 投影仪）、跟踪传感器、声音设备和触觉设备等。

3.7.2 应用案例

以下是不同 VR 工具在实际应用中的案例：
| 工具名称 | 应用领域 | 应用案例 |
| ---- | ---- | ---- |
| Sense8 的 WorldToolKit | 工业培训 | 某汽车制造企业使用 WorldToolKit 开发了虚拟装配培训系统。工人可以在虚拟环境中进行汽车零部件的装配操作，通过跟踪传感器获取手部动作，实时模拟装配过程。系统支持多人协作，不同工人可以在虚拟环境中共同完成装配任务，提高了培训效率和效果。 |
| Lincom 的 VrTool | 建筑设计 | 一家建筑设计公司利用 VrTool 快速搭建了建筑项目的虚拟模型。设计师可以在虚拟环境中实时调整建筑结构和布局，通过立体显示设备直观感受建筑的空间效果。同时，客户也可以参与到设计过程中，提出修改意见，缩短了设计周期。 |
| MultiGen - Paradigm 的 Vega | 军事模拟 | 军队使用 Vega 开发了军事作战模拟系统。系统可以模拟各种战场环境和作战场景，包括地形、天气、武器装备等。士兵可以在虚拟环境中进行战术训练，通过声音设备和触觉设备增强沉浸感，提高作战能力。 |
| 阿尔伯塔大学的 MR 工具包 | 医学研究 | 某医学研究机构使用 MR 工具包开发了虚拟解剖系统。研究人员可以在虚拟环境中对人体器官进行解剖和观察，通过立体显示设备清晰地看到器官的内部结构。同时，系统还可以模拟疾病的发展过程，为医学研究提供了有力的支持。 |
| Alice | 教育教学 | 学校使用 Alice 开发了 3D 动画教学课程。学生可以通过编写简单的脚本控制虚拟角色的行为，学习编程和计算机科学知识。这种交互式的教学方式提高了学生的学习兴趣和参与度。 |
| WorldUp | 游戏开发 | 一家游戏开发公司使用 WorldUp 快速开发了一款 VR 游戏。开发人员通过图形用户界面创建了游戏场景和角色，添加了各种交互元素和特效。游戏发布后，受到了玩家的欢迎，缩短了开发周期，降低了开发成本。

3.8 VR 技术的发展趋势

3.8.1 硬件技术的发展

显示技术 ：未来 VR 显示设备的分辨率和刷新率将不断提高，减少画面的延迟和眩晕感，提供更加清晰和流畅的视觉体验。同时，显示设备的体积和重量将进一步减小，提高佩戴的舒适度。
跟踪技术 ：跟踪传感器的精度和响应速度将不断提升，能够更准确地捕捉用户的动作和位置。同时，跟踪技术将更加多样化，除了传统的光学跟踪和惯性跟踪外，还可能出现基于超声波、电磁等技术的跟踪方式。
触觉技术 ：触觉设备将更加逼真地模拟物体的质感和触感，为用户提供更加丰富的触觉反馈。例如，通过电流刺激皮肤产生不同的触感，或者使用微流体技术模拟物体的柔软度和弹性。

3.8.2 软件技术的发展

人工智能与 VR 的融合 ：人工智能技术将与 VR 技术深度融合，实现更加智能的虚拟角色和场景。例如，虚拟角色可以根据用户的行为和表情做出相应的反应，提供更加个性化的交互体验。
云计算与 VR 的结合 ：云计算技术将为 VR 应用提供强大的计算支持，减轻本地设备的负担。用户可以通过云端服务器实时获取高质量的虚拟内容，无需在本地设备上安装大量的软件和数据。
跨平台和多用户交互 ：未来的 VR 应用将更加注重跨平台和多用户交互，用户可以在不同的设备上随时随地参与到虚拟世界中，与其他用户进行实时互动。

3.8.3 应用领域的拓展

医疗领域 ：VR 技术将在手术培训、康复治疗、心理治疗等方面得到更广泛的应用。例如，医生可以在虚拟环境中进行手术模拟，提高手术技能；患者可以通过 VR 康复训练系统进行康复治疗，提高康复效果。
教育领域 ：VR 技术将为教育带来全新的教学方式和学习体验。学生可以在虚拟环境中进行实地考察、历史重现、科学实验等，提高学习的兴趣和效果。
社交领域 ：VR 社交将成为未来社交的新趋势，用户可以在虚拟世界中与朋友、家人进行面对面的交流和互动，打破时间和空间的限制。

4. 数据可视化与 VR 技术的结合

4.1 结合的优势

将数据可视化与 VR 技术结合起来，可以充分发挥两者的优势：
1. 增强沉浸感 ：VR 技术的立体显示和多感官反馈能够为用户提供更加真实和沉浸的体验，使用户更加深入地理解数据。例如，在可视化美国癌症统计数据时，用户可以在虚拟环境中直观地看到不同地区的癌症发病率和死亡率，感受数据的空间分布和变化趋势。
2. 提高交互性 ：VR 技术的交互功能可以让用户更加自然和便捷地与数据进行交互。用户可以通过手势、语音等方式对数据进行操作和查询，提高数据探索的效率。
3. 发现新的模式和关系 ：在 VR 环境中，用户可以从不同的角度和维度观察数据，更容易发现数据中的新模式和关系。例如，在可视化遗传算法数据时，用户可以在虚拟空间中观察种群集群的进化过程，发现生存能力更强的个体和潜在的解决方案。

4.2 结合的实现方式

实现数据可视化与 VR 技术的结合可以采用以下方式：
1. 将数据可视化结果导入 VR 环境 ：将使用 LM 图、四叉树映射等方法生成的数据可视化结果导入到 VR 应用中，使用户可以在 VR 环境中查看和交互。例如，将美国癌症统计数据的 LM 图导入到 VR 系统中，用户可以在虚拟环境中自由移动和缩放 LM 图，查看不同地区的统计数据。
2. 在 VR 环境中直接进行数据可视化 ：利用 VR 开发工具，在 VR 环境中直接创建数据可视化模型。例如，使用 VR 工具创建一个虚拟的三维空间，将遗传算法数据的 3D 散点图直接显示在这个空间中，用户可以在虚拟空间中与散点图进行交互，探索数据的特征和规律。

4.3 结合的应用案例

以下是数据可视化与 VR 技术结合的应用案例：
| 应用领域 | 应用案例 |
| ---- | ---- |
| 金融领域 | 某银行使用数据可视化与 VR 技术结合的方式开发了风险评估系统。银行工作人员可以在 VR 环境中查看各种金融数据的可视化图表，如股票价格走势、利率变化等。通过手势和语音操作，工作人员可以对数据进行深入分析和查询，评估金融风险。同时，系统还可以模拟不同的市场情景，帮助工作人员制定应对策略。 |
| 城市规划领域 | 某城市规划部门使用数据可视化与 VR 技术结合的方式进行城市规划。规划人员可以在 VR 环境中查看城市的地理信息、人口分布、交通流量等数据的可视化模型。通过在虚拟环境中进行模拟和分析，规划人员可以更好地了解城市的现状和发展趋势，制定更加合理的城市规划方案。 |
| 科学研究领域 | 某科研机构使用数据可视化与 VR 技术结合的方式进行天文学研究。研究人员可以在 VR 环境中查看星系的分布和演化数据的可视化模型。通过在虚拟空间中进行探索和分析，研究人员可以发现新的星系和天文现象，推动天文学的发展。 |

5. 总结与展望

5.1 总结

本文介绍了数据可视化和虚拟现实技术的相关内容，包括美国癌症统计数据的 LM 图可视化、遗传算法数据可视化、虚拟现实技术的硬件和软件、非沉浸式系统、基本 VR 系统属性、VR 工具等方面。同时，探讨了 VR 技术的发展趋势以及数据可视化与 VR 技术的结合。通过合理利用这些技术和工具，我们可以更好地理解和处理复杂的数据，创造出更加逼真和交互性强的虚拟环境，为各个领域带来更多的可能性。

5.2 展望

未来，数据可视化和虚拟现实技术将继续发展和创新。在数据可视化方面，将出现更多高效、准确的可视化方法和工具，能够处理更加复杂和大规模的数据。在虚拟现实技术方面，硬件设备将更加先进，软件功能将更加丰富，应用领域将更加广泛。同时，数据可视化与 VR 技术的结合将更加紧密，为用户提供更加优质的体验。我们期待这些技术在医疗、教育、金融、城市规划等领域发挥更大的作用，推动社会的发展和进步。

graph LR
    A[数据可视化] --> B[LM图可视化]
    A --> C[遗传算法数据可视化]
    D[虚拟现实技术] --> E[硬件技术]
    D --> F[软件技术]
    D --> G[非沉浸式系统]
    D --> H[基本VR系统属性]
    D --> I[VR工具]
    J[数据可视化与VR技术结合] --> K[增强沉浸感]
    J --> L[提高交互性]
    J --> M[发现新模式和关系]
    B --> N[美国癌症统计数据]
    C --> O[遗传算法数据]
    E --> P[显示技术]
    E --> Q[跟踪技术]
    E --> R[触觉技术]
    F --> S[人工智能与VR融合]
    F --> T[云计算与VR结合]
    F --> U[跨平台和多用户交互]
    I --> V[基本VR工具]
    I --> W[VR模拟工具]

通过以上的流程图，我们可以更清晰地看到数据可视化、虚拟现实技术以及它们之间结合的关系和主要组成部分。希望本文能够为读者提供有价值的信息，帮助读者更好地了解和应用这些技术。