For many medical imaging systems, volume datasets are stored as a compressed form, so that the dataset has to be decompressed before it is visualized. Since the decompression process takes quite a long time, we present an acceleration method for medical volume decompression using GPU. Our method supports that both lossy and lossless compression and progressive refinement is possible to satisfy variable user requirements. Moreover, our decompression method is well parallelized for GPU so that the decompression takes a very short time. Finally, we designed that the decompression and volume rendering work in one framework so that the selective decompression is available. As a result, we gained additional improvement in volume decompression.
In the apparel industry, the technology has been advanced rapidly. The use of 3D scanning systems fur the capture and measurement of human body is becoming common place. Three dimensional digital image can be used for design, inspection, reproduction of physical objects. The purpose of this study is to develop a method that drafts men's basic bodice pattern from scanned 3D body surface shape data. In order to pursue this purpose the researchers developed pattern drafting algorithm. The 3D scanner used in this study was Cyberware Whole Body Scanner WB-4. The bodice pattern drafting algorithm from 3D body surface shape data developed in this study is as follows. First, convert geometric 3D body surface data to 3D polygonal mesh data. Second, develop algorithm to lay out 3D polygonal patches onto a plane using Auto Lisp program. The polygon meshes are coplanar, and the individual mesh is continuously in contact with next one The bodice front surface shape data in polygonal patches form was lined up in bust and waist levels. The back bodice was drafted by lining up the polygonal mesh in scapula, chest, and waist levels. in the drafts, gaps between polygons were formed into the darts.
In this study, we modified CT images of femoral head in consideration of anatomically meaningful structure, proposing the method to augment the training data of convolution Neural network for segmentation of femur mesh model. First, the femur mesh model is obtained from the CT image. Then divide the mesh model into meaningful parts by using cluster analysis on geometric characteristic of mesh surface. Finally, transform the segments by using an appropriate mesh deformation algorithm, then create new CT images by warping CT images accordingly. Deep learning models using the data enhancement methods of this study show better image division performance compared to data augmentation methods which have been commonly used, such as geometric conversion or color conversion.
Kim, Young-Tak;Park, Ju-Won;Tack, Han-Ho;Lee, Sang-Bae
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.7
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pp.871-877
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2004
In this paper, for manufacturing a custom-made shoes, shape of foot acquired three-dimensional measurement device which makes shoe-last data for needing a custom-made shoes is founded on artificial intelligence technique and it shows method restoring to the original shape in optimized state. the developed system for this study is based on PC which uses existing three dimensional measurement method. And it gains shoe-last and data of foot shape going through 8 CCD(Charge Coupled Device) Which equipped top and bottom, right and left sides and 4 lasers which also equipped both sides and upper and lower sides. The acquired data are processed image processing algorithm using artificial intelligence technique. And result of data management is better quality of removing noise than other system not using artificial intelligence technique and it can simplify post-processing. So, this paper is constituted hardware and software system and it used neural network for determining threshold value, when input image on pre-processing step is being stage of image binarization and present that results.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.1
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pp.87-98
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2017
The multivaiate empirical distribution function (MEDF) is defined in this work. The MEDF's expectation and variance are derived and we have shown the MEDF converges to its real distribution function. Based on random samples from bivariate standard normal distribution with various correlation coefficients, we also obtain MEDFs and propose two kinds of graphical methods to visualize MEDFs on two dimensional plane. One is represented with at most n stairs with similar arguments as the step function, and the other is described with at most n curves which look like bivariate quantile vector. Even though these two descriptive methods could be expressed with three dimensional space, two dimensional representation is obtained with ease and it is enough to explain characteristics of bivariate distribution functions. Hence, it is possible to visualize trivariate empirical distribution functions with three dimensional quantile vectors. With bivariate and four variate illustrative examples, the proposed MEDFs descriptive plots are obtained and explored.
Maximum intensity projection (MIP) is a volume rendering method which extracts maximum values along the viewing direction through volume data. It visualizes high-density structures, such as angio-graphic datasets so that it is frequently used in medical imaging systems. We have proposed an efficient two-step MIP acceleration method that uses the recent CPUs. First, we exploited SIMD instructions to reduce conditional branch instructions which take up a considerable part of whole rendering process, so that we improved rendering speed. Second, we proposed a new method, which accesses volume and image data successively by modifying the shear-warp rendering. This method improves memory access patterns so that cache misses are reduced. Using the current CPUs, our method improved the rendering speed by a factor of 7 than that of the shear-warp rendering.
Aggregation is an operation that plays a key role in multidimensional OLAP (MOLAP) systems of data warehouse. Existing aggregation operations in MOLAP have been proposed for file structures such as multidimensional arrays. These tile structures do not work well with skewed distributions. This paper presents a physical design methodology for storage structures ni MOLAP that use the multidimensional tile organizations adapting to a skewed distribution. In uniform data distribution, we first show that the performance of multidimensional analytical processing is highly affected by the similarity of the shapes between query regions and page regions in the domain space of the multidimensional file organizations. And than, in skewed distributions, we reflect the effect of data distributions on the design by using the shapes of the normalized query regions that are weighted with data density of those query regions. Finally, we demonstrate that the physical design methodology theoretically derived is indeed correct in real environments. In the two-dimensional file organizations, the results of experiments indicate that the performance of the proposed method is enhanced by more than seven times over the conventional method. We expect that the performance will be more enhanced when the dimensionality is more than two. The result confirms that the proposed physical design methodology is useful in a practical way.
Park, Jong-Hyun;Lee, Byeong-Hun;Lee, Ho;Shin, Yeong-Gil
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.436-442
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2009
Tomography images reconstructed from conebeam CT make it possible to observe inside of the projected object without any damage, and so it has been widely used in the industrial and medical fields. Recent advanced imaging equipment can produce high-resolution CT images. However, it takes much time to reconstruct the obtained large dataset. To reduce the time to reconstruct CT images, we propose an accelerating method using GPU (graphics processing unit). Reconstruction consists of mainly two parts, filtering and back-projection. In filtering phase, we applied 4ch image compression method and in back-projection phase, computation reduction method using depth test is applied. The experimental results show that the proposed method accelerates the speed 50 times than the CPU-based program optimized with OpenMP by utilizing the high-computing power of parallelized GPU.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.4
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pp.163-168
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2014
In a protein molecule, ${\alpha}$-helices are important for protein structure, function, and binding to other proteins, so the analysis on the structure of helices has been researched. Since an interaction between two helices is evaluated based on their axes, massive errors in protein structure analysis would be caused if a curved or kinked long ${\alpha}$-helix is considered as a linear one. In this paper, we present an algorithm to reconstruct ${\alpha}$-helices in a protein molecule as a sequence of straight helices under given threshold.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.2
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pp.268-276
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2005
This paper presents the motivation, design, and a preliminary evaluation of a virtual world builder, CLOVES. CLOVES is designed to support rapid construction of data-rich virtual environments and instruments for young children's science inquiry teaming. It provides a three-tiered programming Interface: a visual design environment, scripting layer, and low-level application programming interface targeting for multiple levels of programming expertise. It is also intended to be a collaborative medium among interdisciplinary domain experts such as educators, 3D modelers and software developers. A preliminary case study was conducted to evaluate the capabilities and effectiveness of CLOVES. The results showed that designers actively participated in decision making at every stage of the design process and shared knowledge among one another.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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