Kim, Hyunki;Song, Kiseok;Roh, Taehwan;Yoo, Hoi-Jun
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.4
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pp.436-442
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2016
An electroencephalogram (EEG)-connectome processor to monitor and diagnose mental health is proposed. From 19-channel EEG signals, the proposed processor determines whether the mental state is healthy or unhealthy by extracting significant features from EEG signals and classifying them. Connectome approach is adopted for the best diagnosis accuracy, and synchronization likelihood (SL) is chosen as the connectome feature. Before computing SL, reconstruction optimizer (ReOpt) block compensates some parameters, resulting in improved accuracy. During SL calculation, a sparse matrix inscription (SMI) scheme is proposed to reduce the memory size to 1/24. From the calculated SL information, a small world feature extractor (SWFE) reduces the memory size to 1/29. Finally, using SLs or small word features, radial basis function (RBF) kernel-based support vector machine (SVM) diagnoses user's mental health condition. For RBF kernels, look-up-tables (LUTs) are used to replace the floating-point operations, decreasing the required operation by 54%. Consequently, The EEG-connectome processor improves the diagnosis accuracy from 89% to 95% in Alzheimer's disease case. The proposed processor occupies $3.8mm^2$ and consumes 1.71 mW with $0.18{\mu}m$ CMOS technology.
In this paper an efficient algorithm to estimate the volume and surface area and the reconstruction algorithm for 3-dimensional graphics are presented. The graph theory is used to estimate the optimal quantitative factors. To improve the computing efficiency, the algorithm to get proper contour points is performed by applying several tolerances. The search and the given arc cost is limited according to the change of curvature of the cross-sectional contour. For mathematical model, these algorithms for volume estimation based on polyhedral approximation are applied to the selected optimal surface. The results show that the values of the volume and surface area for tolerances 1.0005, 1.001 and 1.002 approximate to values for tolerances 1.000 resulting in small errors. The reconstructed three-dimensional images are sparse and consist of larger triangular tiles between two cross sections as tolerance is increasing.
Purpose : Recently, the Recon Challenge at the 2009 ISMRM workshop on Data Sampling and Image Reconstruction at Sedona, Arizona was held to evaluate feasibility of highly accelerated acquisition of time resolved contrast enhanced MR angiography. This paper provides the step-by-step description of the winning results of k-t FOCUSS in this competition. Materials and Methods : In previous works, we proved that k-t FOCUSS algorithm successfully solves the compressed sensing problem even for less sparse cardiac cine applications. Therefore, using k-t FOCUSS, very accurate time resolved contrast enhanced MR angiography can be reconstructed. Accelerated radial trajectory data were synthetized from X-ray cerebral angiography images and provided by the organizing committee, and radiologists double blindly evaluated each reconstruction result with respect to the ground-truth data. Results : The reconstructed results at various acceleration factors demonstrate that each components of compressed sensing, such as sparsifying transform and incoherent sampling patterns, etc can have profound effects on the final reconstruction results. Conclusion : From reconstructed results, we see that the compressed sensing dynamic MR imaging algorithm, k-t FOCUSS enables high resolution time resolved contrast enhanced MR angiography.
Kim, Hye-Ryung;Yoon, Soon-Ock;Hwang, Sang-Ill;Lee, Byeong-Cheol
Journal of the Korean Geographical Society
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v.47
no.2
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pp.179-192
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2012
Paleo-environments such as vegetation and climate changes from the Last Glacial Maximum to the Holocene are reconstructed by the results of pollen analysis in the floodplain of Cheonan River, Seongjeong-dong, Cheonan-si, Chungnam Province. In the pollen zone I (approximately 23,000-15,000 yr BP), the area studied was covered by the extensive grassland with sparse wood. The climatic conditions were very cold, but it might not be so severe compared to the intermontane area in the Yeongnam area. This zone corresponds to the 'very cold' stage of Woldstedt(1962) and Yoon and Jo(1996). No pollen horizon(pollen zone II) deposited between approximately 15,000 and 10,000 yr BP corresponds to the transitional stage from the Last Glacial Maximum to the Holocene. The horizon consists of the dark gray brown sand deposits different from the other horizons dominated by the silty deposits and these sedimentary properties may be attributed to the dramatic climate changes between the very cold stage and warm stage. The pollen zone III formed between approximately 10,000 and 6,000 yr BP shows clearly different pollen compositions indicative of temperate climate conditions.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.5
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pp.1-7
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2009
In recent years, compressed sensing (CS) algorithm has been studied in various research areas including medical imaging. To use the CS algorithm, the signal that is to be reconstructed needs to have the property of sparsity But, most medical images generally don't have this property. One method to overcome this problem is by using sparsifying transform. However, MR imaging, compared to other medical imaging modality, has the unique property that by using appropriate image acquisition pulse sequences, the image contrast can be modified. In this paper, we propose the possibility of applying the CS algorithm with non-sparsifying transform to the pulse sequence modified MR images and improve the reconstruction performance of the CS algorithm by using an appropriate sparsifying transform. We verified the proposed contents by computer simulation using Shepp-Logan phantom and in vivo data.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.2
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pp.117-123
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2022
Currently the number of COVID-19 cases is increasing rapidly around the world. One way to restrict the spread of COVID-19 infection is to find confirmed cases using rapid diagnosis. The previously proposed group testing problem assumed without measurement noise, but recently, false positive and false negative cases have occurred during COVID-19 testing. In this paper, we define the noisy group testing problem and analyze how much measurement noise affects the performance. In this paper, we show that the group testing system should be designed to be less susceptible to measurement noise when conducting group testing with a low positive rate of COVID-19 infection. And compared with other developed reconstruction algorithms, our proposed algorithm shows superior performance in noisy group testing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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