In computational biology, desired patterns are searched in large text databases, and an exact match is preferable. Classical benchmark algorithms obtain competent solutions for pattern matching in O (N) time, whereas quantum algorithm design is based on Grover's method, which completes the search in $O(\sqrt{N})$ time. This paper briefly explains existing quantum algorithms and defines their processing limitations. Our initial work overcomes existing algorithmic constraints by proposing the quantum-based combined exact (QBCE) algorithm for the pattern-matching problem to process exact patterns. Next, quantum random access memory (QRAM) processing is discussed, and based on it, we propose the QRAM processing-based exact (QPBE) pattern-matching algorithm. We show that to find all t occurrences of a pattern, the best case time complexities of the QBCE and QPBE algorithms are $O(\sqrt{t})$ and $O(\sqrt{N})$, and the exceptional worst case is bounded by O (t) and O (N). Thus, the proposed quantum algorithms achieve computational speedup. Our work is proved mathematically and validated with simulation, and complexity analysis demonstrates that our quantum algorithms are better than existing pattern-matching methods.
Application of MEMS to biologic system mainly categorized into bio-electronics and micro-medical systems, Bio-electronics concerns on the biocompatible electronic device, in-vivo sensors, the sensors based on biological materials, biological materials for electronics and optics, the concepts and materials Inspired by biology and useful for electronics, the algorithm inspired by biology, artificial sense, and the biologic-inorganic hybrids. Micro-medical systems are utilited into the drug delivery systems, micro patient monitoring systems, micro prosthesis and artificial organs, cardiology related prothesis, analysis systems, and the minimal invasive surgery tools based on the m icrom achining technology.
A pacemaker autosense algorithm with dual thresholds. one for noise or tachyarrhythmia detection (noise threshold, NT) and the other for intrinsic beat detection (sensing threshold. ST), was developed to improve the sensing performance in single pass VDD electrograms. unipolar electrograms, or atrial fibrillation detection. When a deflection in an electrogram exceeds the NT (defined as 50% of 57), the autosense algorithm with dual thresholds checks if the deflection also exceeds the ST. If it does, the autosense algorithm calculates the signal to noise ratio (SNR) of the deflection to the highest deflection detected by NT but lower than ST during the last cardiac cycle. If the SNR 2, the autosense algorithm declares an intrinsic beat detection and calculates the next ST based on the three most recent intrinsic peaks. If the SNR $\geq$2, the autosense algorithm checks the number of deflections detected by NT during the last cardiac cycle in order to determine if it is a noise detection or tachyarrhythmia detection. Usually the autosense algorithm tries to set the 57 at 37.5% of the average of the three intrinsic beats, although it changes the percentage according to event classifications. The autosense algorithm was tested through computer simulation of atrial electrograms from 5 patients obtained during EP study, to simulate a worst sensing situation. The result showed that the ST levels for autosense algorithm tracked the electrogram amplitudes properly, providing more noise immunity whenever necessary. Also, the autosense algorithm with dual thresholds achieved sensing performance as good as the conventional fixed sensitivity method that was optimized retrospectively.
A novel envelope extraction algorithm for speech processor of cochlear implants, called adaptation algorithm, was developed which is based on a adaptation effect of the inner hair cell(IHC)/auditory nerve(AN) synapse. We achieved acoustic simulation and hearing experiments with 12 normal hearing persons to compare this adaptation algorithm with existent standard envelope extraction method. The results shows that speech processing strategy using adaptation algorithm showed significant improvements in speech recognition rate under most channel/noise condition, compared to conventional strategy We verified that the proposed adaptation algorithm may yield better speech perception under considerable amount of noise, compared to the conventional speech processing strategy.
This paper presents a new algorithm that extracts lung region in X-Rays and enhance.j the region. Comparing to prior algorithms that enhance whole X-Ray image, this algorithm leads more effective results. For this algorithm extracts lung region first, and enhances the lung region excluding parameters of other region. For choosing optimal threshold, we compare OTSU's mothod with the proposed method. We obtain lung boundary using contour following algorithm and Rray level searching method in gray level rescaled image. We Process histogram equalization in lung region and obtain enhanced lung image. By using the proposed algorithm, we obtain lung region effectively in chest X-Ray that need in medical image diagnostic system.
The matching pursuit (MP) algorithm developed by S. Mallat and Z. Zhang is applied to magnetic resonance (MR) imaging. Since matching pursuit is a greedy algorithm to find waveforms which are the best match for an object-signal, the signal can be decomposed with a few iterations. In this paper, we propose an application of the MP algorithm to the MR imaging to reduce imaging time. Inner products of residual signals and selected waveforms in the MP algorithm are derived from the MR signals by excitation of RF pulses which are fourier transforms of selected waveforms. Results from computer simulations demonstrate that the imaging time is reduced by using the MP algorithm and further a progressive reconstruction can be achieved.
Immune system is an evolutionary biological system to protect innumerable foreign materials such as virus, germ cell, and etcetera. Immune algorithm is the modeling of this systems response that has adaptation and reliability when disturbance occur. In this paper, immune algorithm is proposed to control four wheels steering AGV(Automated Guided Vehicle) in container yard. The adaptive immune system is applied to the PID controller. For design the PID controller using immune algorithm, we tune PID parameters by off-line manner, in order to avoid the damage from abrupt control force. Repeatedly, the PID parameters are adjusted to be accurate by on-line fine tuner of immune algorithm. And then the computer simulation result from the viewpoint of yaw rate and lateral displacement are analyzed and compared with result of conventional PID controller.
This paper describes a real time QRS detection algorithm. The proposed algorithm detects QRS complex using characteristics of the 2-dimensional phase portrait which is reconstructed from 1-demensional scalar time series. We observe the phase portrait of ECG signal has special trejectory when QRS complex occurs and apply it to detect QRS complexes. In order to evaluate the performance of the proposed algorithm, we use MIT/BIH arrhythmia database. As a result, the proposed algorithm correctly detects 99.3% of the QRS complexes.
A Ventricular Assist Device(YAD) is used to support the injured natural heart So. when considering a control algorithm for YAD. it is important to reduce a natural heart's load to enhance its recovery condition. To reduce natural heart's load, a counterpulsation algorithm is used commonly. In this study, we developed a counterpulsation control algorithm for moving-actuator type VAD and tested its usefulness using in vitro MOCK circulatory system. To notice a natural heart's Pumping status, electrocardiogram(ECG) signal was used and as a result of test. the counterpulsation effect between YAD and a natural heart was occurred and Automatic Control Mode Transition was occurred properly.
This paper presents a novel symbiotic organisms search (SOS) algorithm to optimize both real power loss (RPL) and voltage stability limit (VSL) of a transmission network by controlling the variables such as unified power flow controller (UPFC) location, UPFC series injected voltage magnitude and phase angle and transformer taps simultaneously. Mathematically, this issue can be formulated as nonlinear equality and inequality constrained multi objective, multi variable optimization problem with a fitness function integrating both RPL and VSL. The symbiotic organisms search (SOS) algorithm is a nature inspired optimization method based on the biological interactions between the organisms in ecosystem. The advantage of SOS algorithm is that it requires a few control parameters compared to other meta-heuristic algorithms. The proposed SOS algorithm is applied for solving optimum control variables for both single objective and multi-objective optimization problems and tested on New England 39 bus test system. In the single objective optimization problem only RPL minimization is considered. The simulation results of the proposed algorithm have been compared with the results of the algorithms like interior point successive linear programming (IPSLP) and bacteria foraging algorithm (BFA) reported in the literature. The comparison results confirm the efficacy and superiority of the proposed method in optimizing both single and multi objective problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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