Detection of left ventricular boundary for the functional analysis of LV(left ventricle) is obtained using automatic boundary detection algorithm based on dynamic program ming method. This scheme reduces the edge searching time and ensures connective edge detection, since it does not require general edge operator, edge thresholding and linking process of other edge detection methods. The left ventricular diastolic volume and systolic volume were computed after this automatic boundary detection, and these volume data were applied to analyze LV ejection fraction.
Detection of left ventricular boundary for the functional analysis of LV(left ventricle)is obtained using automatic boundary detection algorithm based on dynamic programming method. This scheme reduces the edge searching time and ensures connective edge detection, since it does not require general edge operator, edge thresholding and linking process of other edge. detection methods. The left ventricular diastolic volume and systolic volume and systolic volume were computed after this automatic boundary detection, and these Volume data wm applied to analyze LV ejection fraction.
디테일드 라우팅은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 라우팅을 수행한 후 각 라우팅 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 디테일드 라우팅에서 최적의 해를 얻기 위해 left-edge 알고리즘, dogleg 알고리즘, greedy 채널 라우팅 알고리즘등이 이용된다 본 논문에서는 디테일드 라우팅 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 greedy 채널 라우팅 알고리즘과 비교, 분석하였다.
실제 도로에서 목적지까지 이동할 때, 일반적으로 직선 경로가 방향전환이 잦은 경로보다 이동시간이 적게 걸린다. 왜냐하면, 방향을 바꾸기 위해서는 속도를 줄여야 하기 때문이다. 또한, 교차로에서 좌회전(우회전, U턴)을 하려면 직진의 경우보다 신호 대기 시간이 길 가능성이 높다. 이 논문에서는 방향전환을 줄이기 위해서 기존의 경로 탐색 알고리즘을 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기본적으로 기존의 계층적 $A^*$ 알고리즘을 따르지만, 간선에 대한 가중치 부여 방법이 다르다. 즉, 방향이 바뀌는 간선에 대해서 가중치를 낮게 주어 전체 경로의 직진성을 유지한다.
본 논문에서는 입력 동작에 대하여 상위수준 합성을 수행한 후, 합성결과를 SystemC 코드로 전환하는 C-to-SystemC 합성기를 설계 및 구현하였다. 구현된 합성기의 처리과정은 C 소스코드로 기술된 입력 동작을 list 스케줄링 알고리즘을 이용하여 스케줄링한 후, 스케줄링 결과에 left-edge 알고리즘을 이용하여 레지스터 할당을 수행한다. 레지스터 할당 정보를 이용하여 합성기는 채널 및 포트와 같은 SystemC 특성들로 표현된 SystemC 모듈의 코드를 최종적으로 생성한다. C-to-SystemC 합성기의 동작은 EWF(elliptic wave filter)의 합성결과인 SystemC 모듈의 코드를 시뮬레이션하여 검증한다. C-to-SystemC 합성기는 SystemC 설계방법론의 모델링단계부터 합성단계에 이르는 툴 체인의 한 부분으로 사용될 수 있으며, 생성된 SystemC 모듈은 C 모듈에 비해 재사용이 용이하고 다른 SystemC 모듈과 SystemC 채널을 통하여 별도의 추가처리 없이 통신할 수 있다.
본 논문에서는 가변의 채널 높이를 갖는 비직사각형 채널에서의 배선을 실현하기 위한 채널 배선기와 via 최소화 방법을 제안한다. 비직사각형 배선 영역은 채널의 상부, 하부 및 직사각형 채널로 나뉘어진다. 상부와 하부 영역의 배선은 "left edge algorithm"을 변형한 새로운 방법을 사용하며, 직사각형 영역의 배선은 채널 그래프에 의한 채널 배선법을 사용한다. 배선이 수행된 후 3군으로 이루어진 법칙에 의해 불필요한 via를 감소시킴으로써 via를 최소화한다.
This paper presents an algorithm capable of detecting leading vehicles using a forward-looking camera. In fact, the accurate measurements of the contact locations of vehicles with road surface are prerequisites for the intelligent vehicle technologies based on a monocular vision. Relying on multistage processing of relevant edge features to the hypothesis generation of a vehicle, the proposed algorithm creates candidate positions being the left and right boundaries of vehicles, and searches for pairs to be vehicle boundaries from the potential positions by evaluating horizontal symmetry. The proposed algorithm is proven to be successful by experiments performed on images acquired by a moving vehicle.
에지 검출은 여러 분야에서 다양한 용도로 적용되는 영상 처리 기술 중 하나이고, 대부분의 응용에서 필수적인 전처리 과정으로 사용된다. 기존의 에지 검출 방법들에는 고정 가중치 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, LoG등이 있다. 기존의 에지 검출 방법들은 고정된 가중치 마스크를 영상에 적용하기 때문에 다소 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 중심 화소를 기준으로 한 십자 마스크와 중심화소의 주변 화소를 중심으로 상, 하, 좌, 우에 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해, 기존의 Sobel, Roberts, Prewitt, LoG 에지 검출 방법들과 비교하였다.
The two dimnesional echocardiography is widely used to evaluate regional wall motion abnormaility, because of its abilities to depict left ventricluar wall motion. A new method, color kinesis is a technology or echocardiographic assessment of left ventricular wall motion. In this paper, we proposed a algorithm or color kinesis which is based on acoustic quantification and automatically detects endocardial motion during systole on a frame-by-frame basis. The echocardiograms were obtained in the short-axis views in normal subjects. Automated edge detection and endocardial contour tracing algorithm was applied to each frames, quantitative analysis based on segmentation was performed, and pre-defined color overlays superimposed on the gray scale images. Segmental analysis of color kinesis provided automated, quantitative diagnosis of regional wall motion abnormality.
본 논문에서는 2D 심초음파영상으로 부터 가중모델을 검출하고 이 모델로써 Hough변환을 수행하여 좌심실의 심내벽윤곽을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 수행은 다음과 같이 크게 두단계로 나누어진다. 첫번째 단계에서는 근사적인 심내벽 모델과 모델의 중심을 검출하기 위하여 근사모델 검출 알고리듬이 수행되고 그런다음, 검출된 모델로써 가중모델을 구성한다. 두번째 단계에서는 가중모델과 에지영상을 이용한 Hough변환을 수행하므로써 좌심실 동공의 중심을 자동적으로 찾은 다음, 가중모델, 에지영상 및 동공의 중심과 같은 지식을 이용하여 심내벽 윤곽을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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