IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.1
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pp.1-6
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2015
Recently, handy pulse measurement method was introduced by using smart phone camera. However, measured values are not consistent with the variations of external light conditions, because the external light interfere with dynamic range of captured pulse image. Thus, adaptive dynamic range reconstruction algorithm is proposed to conduct pulse measurement robust to light condition. The minimum and maximum values for dynamic ranges of green and blue channels are adjusted to appropriate values for pulse measurement. In addition, sigmoid function based curve is applied to adjusted dynamic range. Experimental results show that the proposed algorithm conducts suitably dynamic range reconstruction of pulse image for the interference of external light sources.
Kim, Ji Hoon;Kim, Eui Sik;Hwang, Jae Ha;Kim, Kwang Seog;Lee, Sam Yong
Archives of Plastic Surgery
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v.36
no.4
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pp.397-405
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2009
Purpose: Soft tissue defect of anterior chest wall is caused by trauma, infection, tumors and irradiation. To reconstruct damaged anterior chest wall does require to consider the patient's body condition, the cause, the location, the depth and the size of deletion, the circulation of surrounding tissue and minimization of functional and cosmetic disability. In this report, we suggest the algorithm of configuration for reconstruction methods. Methods: A retrospective study of 20 patients who underwent anterior chest wall reconstruction with pedicled musculocutaneous flap and fasciocutaneous flap was conducted. We collected the information of the patient's body condition, the cause, the size, the depth and the location of deletion, implemented flap and complication. We observed and evaluated flap compatibility, functional and cosmetic results. Patients completed survey about the extent to their satisfaction. Result: Follow up period after surgery was from 6 to 26 months, survival of flap were confirmed in all of patients' case. Two cases of local necrosis, one case of wound disruption were reported, but all these were cured by the debridement and primary closure. One hematoma and one seroma formation were observed in donor site. Longer surgery time, more bleeding amount and more transfusion volume were reported in the group of musculocutenous flap. Conclusion: Long term follow up result showed the successful reconstruction in all patients without recurrence and with minimal donor site morbidity. In addition, the patients' satisfaction for cosmetic and functional results were scaled relatively higher. This confirmed the importance of reconstruction algorithm for the chest wall reconstruction.
In electrical impedance tomography(EIT), we use boundary current and voltage measurements toprovide the information about the cross-sectional distribution of electrical impedance or resistivity. One of the major problems in EIT has been the inaccessibility of internal voltage or current data in finding the internal impedance values. We propose a new image reconstruction method using internal current density data measured by NMR. We obtained a two-dimensional current density distribution within a phantom by processing the real and imaginary MR images from a 4.77 NMR machine. We implemented a resistivity mage reconstruction algorithm using the finite element method and sensitivity matrix. We presented computer simulation results of the mage reconstruction algorithm and furture direction of the research.
Hwang, Yu Min;Lee, Sun Yui;Lee, Sang Woon;Kim, Jin Young
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.4
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pp.104-110
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2014
This paper considers two reconstruction schemes of structured-sparse signals, turbo inference and Markov chain Monte Carlo (MCMC) inference, in compressed sensing(CS) technique that is recently getting an important issue for an efficient video wireless transmission system using multi-copter as an unmanned aerial vehicle. Proposed reconstruction algorithms are setting importance on reduction of image data sizes, fast reconstruction speed and errorless reconstruction. As a result of experimentation with twenty kinds of images, we can find turbo reconstruction algorithm based on loopy belief propagation(BP) has more excellent performances than MCMC algorithm based on Gibbs sampling as aspects of average reconstruction computation time, normalized mean squared error(NMSE) values.
Two-dimensional (2-D) X-ray computerized tomography (CT) equipments are widely used in industrial and medical fields, and nowadays studies on reconstruction algorithm for 3-D cone-beam acquisition systems are active for better utilization. The authors recent-By have proposed a fast reconstruction aigorithm using tree-structured filter bank for 2-D C1, and shown the algorithm is applicable to an approximate reconstruction of 3-D CT. For exact 3-D CT reconstruction, however, we have to backproject 1-D signal into 3-D space. This paper proposes a fast implementation method for this back-projection by use of tree-structured filter bank. and shows the proposed method works approximately 700 times faster than the direct one with almost same reconstruction image quality.
This study concerns an advanced NURBS surface reconstruction method, which is based on the NURBS surface model fitting to the unstructured point cloud measured from an arbitrary complex shape. The concept of generating a simple triangular mesh model was introduced to generate a quadrilateral mesh model well-representing the topological characteristics of point cloud. The NURBS surface reconstruction processes required the use of the various methodologies such as QEM algorithm, merging scheme of pair-wise triangular mesh, creation algorithm of $G^1$ continuous tensor product NURBS surface patch, and so on. The effectiveness and reliability of the proposed NURBS surface reconstruction method were validated through the simulation results for the geometrically and topologically complex shapes.
Kim, Ho-Chan;Moon, Dong-Chun;Kim, Min-Chan;Kim, Sin;Lee, Yoon-Joon
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.1
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pp.50-56
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2003
In electrical impedance tomography(EIT), various image reconstruction algorithms have been used in order to compute the internal resistivity distribution of the unknown object with its electric potential data at the boundary. Mathematically the EIT image reconstruction algorithm is a nonlinear ill-posed inverse problem. This paper presents a new combined method based on genetic algorithm(GA) and modified Newton-Raphson(mNR) algorithm via two-step approach for the solution of the static EIT inverse problem. In the first step, each mesh is classified into three mesh groups: target, background, and temporary groups. The mNR algorithm can be used to determine the region of group. In the second step, the values of these resistivities are determined using genetic algorithm. Computer simulations with the 32 channels synthetic data show that the spatial resolution of reconstructed images by the proposed scheme is improved compared to that of the mNR algorithm at the expense of increased computational burden.
As a relatively new radiation imaging method, the cosmic-ray muon scattering imaging technology can be used to prevent nuclear smuggling and is of considerable significance to nuclear safety. Proposed in this paper is a new reconstruction algorithm based on density clustering, aiming to improve inspection quality with better performance. Firstly, this new algorithm is introduced in detail. Then in order to eliminate the inequity of the density threshold caused by the heterogeneity of the muon flux in different positions, a new flux correction method is proposed. Finally, three groups of simulation experiments are carried out with the help of Geant4 toolkit to optimize the algorithm parameters, verify the correction method and test the inspection quality under shielded condition, and compare this algorithm with another common inspection algorithm under different conditions. The results show that this algorithm can effectively identify and locate nuclear material with low misjudging and missing rates even when there is shielding and momentum precision is low, and the threshold correcting method is universally effective for density clustering algorithms.
The weight calculation in an iterative algorithm is the most computationally costly task in computed tomography image reconstruction. In this letter, a fast algorithm to speed up the weight calculation is proposed. The classic square pixel rotation approximate calculation method for computing the weights in the iterative algorithm is first analyzed and then improved by replacing the square pixel model with a circular pixel model and the square rotation approximation with a segmentation method of a circular area. Software simulation and hardware implementation results show that our proposed scheme can not only improve the definition of the reconstructed image but also accelerate the reconstruction.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.29
no.4
s.235
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pp.570-577
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2005
In this study a complete 3D surface reconstruction method is proposed based on the concept that the vertices of surface model can be completely matched to the unstructured point cloud. In order to generate the initial mesh model from the point cloud, the mesh subdivision of bounding box and shrink-wrapping algorithm are introduced. The control mesh model for well representing the topology of point cloud is derived from the initial mesh model by using the mesh simplification technique based on the original QEM algorithm, and the parametric surface model for approximately representing the geometry of point cloud is derived by applying the local subdivision surface fitting scheme on the control mesh model. And, to reconstruct the complete matching surface model, the insertion of isolated points on the parametric surface model and the mesh optimization are carried out Especially, the fast 3D surface reconstruction is realized by introducing the voxel-based nearest-point search algorithm, and the simulation results reveal the availability of the proposed surface reconstruction method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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