Kim, Jin-Wook;Kim, Soo-Jae;Ko, Hee-Dong;Terzopoulos, Demetri
한국HCI학회:학술대회논문집
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한국HCI학회 2007년도 학술대회 3부
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pp.326-333
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2007
To simulate solid dynamics,a we must com-pute the mass, the center of mass, and the products of inertia about the axes of the body of interest. These mass property computations must be continuously re-peated for certain simulations with rigid bodies or as the shape of the body changes. We introduce a GPU-friendly algorithm to approximate the mass properties for an arbitrarily shaped body. Our algorithm converts the necessary volume integrals into surface integrals on a projected plane. It then maps the plane into a frame-buffer in order to perform the surface integrals rapidly on the GPU. To deal with non-convex shapes, we use a depth-peeling algorithm. Our approach is image-based; hence, it is not restricted by the mathematical or geometric representation of the body, which means that it can efficiently compute the mass properties of any object that can be rendered on the graphics hardware. We compare the speed and accuracy of our algorithm with an analytic algorithm, and demonstrate it in a hydrostatic buoyancy simulation for real-time applications, such as interactive games.
This paper presents the development and application of electrical resistance imaging techniques for the visualization of two-phase flow fields. Two algorithms, the so-called the mesh grouping and the boundary estimation, are described for potential applications of electrical resistance tomography (ERT) and results from extensive numerical simulations are also presented. In the electrical resistance imaging for two-phase flows, numerical meshes fairly belonging to each phase can be grouped to improve the reconstruction performance. In many cases, the detection of phase boundary is a key subject and a mathematical model to estimate phase boundary can be formulated in a different manner. Our results indicated that the mesh grouping algorithm is effective to enhance computational performance and image quality, and boundary estimation algorithm to determine the phase boundary directly.
Fabritius, Tapio E.J.;Makita, Shuichi;Yamanari, Masahiro;Myllyla, Risto A.;Yasuno, Yoshiaki
Journal of the Optical Society of Korea
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제15권2호
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pp.111-117
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2011
Full-range spectral domain optical coherence tomography (SD-OCT) with a 1-${\mu}m$ band light source is shown here. The phase of the reference beam is continuously stepped while the probing beam scans the sample laterally (B-scan). The two dimensional spectral interferogram obtained is processed by a Fourier transform method to obtain a complex spectrum leading to a full-range OCT image. A detailed mathematical explanation of the complex conjugate resolving method utilized is provided. The system's measurement speed was 7.96 kHz, the measured axial resolution was $9.6{\mu}m$ in air and the maximum sensitivity 99.4 dB. To demonstrate the effect of mirror image elimination, In vivo human eye pathology was measured.
Microscopic imaging system often requires the algorithm to adjust location of camera lenses automatically in machine level. An effort to detect the best focal point is naturally interpreted as a mathematical inverse problem [1]. Following Wiener's point of view [2], we interpret the focus level of images as the quantified factor appeared in image degradation model: g = $f{\ast}H+{\eta}$, a standard mathematical model for understanding signal or image degradation process [3]. In this paper we propose a simple, very fast and robust method to compare the degradation parameters among the multiple images given by introducing outlier analysis of histogram.
There are many models to study topological $R^2$-planes. Unlike topological $R^2$-planes, it is difficult to find models to study topological R$^3$)-spaces. If an 4-dimensional affine plane intersects with R$^3$, we are able to get a geometrical structure on R$^3$ which is similar to R$^3$-space, and called $R^2$-divisible R$^3$-space. Such spatial geometric models is useful to study topological R$^3$-spaces. Hence, we introduce some classes of topological $R^2$-divisible R$^3$-spaces which are induced from 4-dimensional anne planes.
An image restoration problem with Poisson noise arises in many applications of medical imaging, astronomy, and microscopy. To overcome ill-posedness, Total Variation (TV) model is commonly used owing to edge preserving property. Since staircase artifacts are observed in restored smooth regions, higher-order TV regularization is introduced. However, sharpness of edges in the image is also attenuated. To compromise benefits of TV and higher-order TV, the weighted sum of the non-convex TV and non-convex higher order TV is used as a regularizer in the proposed variational model. The proposed model is non-convex and non-smooth, and so it is very challenging to solve the model. We propose an iterative reweighted algorithm with the proximal linearized alternating direction method of multipliers to solve the proposed model and study convergence properties of the algorithm.
Breast cancer detection using electrical impedance techniques is based on numerous experimental findings that cancerous tissues have higher electrical conductivity values than normal tissues. Lately, by taking advantage of the structure of current flows underneath a planar probe of array electrodes, a mathematical formula to find lesions from a measured transadmittance map has been derived. In order to experimentally validate its mathematical analysis and the suggested lesion estimation algorithm, we developed a 256-channel trans-admittance scanner (TAS) for probing anomalies underneath a planar array of electrodes. In this paper, we describe the design and implementation of the TAS. Its performance together with the lesion estimation algorithm was evaluated using saline phantoms. Further studies are proposed to validate the system on human subjects.
The aim of EIT (electrical impedance tomography) system is to image cross-section conductivity distribution of a human body by means of both generating and sensing electrodes attached on to the surface of the body, where currents are injected and voltages are measured. EIT has been suffered from the severe ill-posedness which is caused by the inherent low sensitivity of boundary measurements to any changes of internal tissue conductivity values. With a limited set of current-to-voltage data, figuring out full structure of the conductivity distribution could be extremely difficult at present time, so it could be worthwhile to extract some necessary partial information of the internal conductivity. We try to extract some key patterns of current-to-voltage data that furnish some core information on the conductivity distribution such s location and size. This overview provides our recent observation on the location search and the size estimation.
Chemical Exchange Saturation Transfer (CEST) imaging is a method to detect solutes based on the chemical exchange of mobile protons with water. The solute protons exchange with three different patterns, which are fast, slow, and intermediate rates. The CEST contrast can be obtained from the exchangeable protons, which are hydroxyl protons, amine protons, and amide protons. The CEST MR imaging is useful to evaluate tumors, strokes, and other diseases. The purpose of this study is to review the mathematical model for CEST imaging and for measurement of the chemical exchange rate, and to measure the chemical exchange rate using a 3T MRI system on several amino acids. We reviewed the mathematical models for the proton exchange. Several physical models are proposed to demonstrate a two-pool, three-pool, and four-pool models. The CEST signals are also evaluated by taking account of the exchange rate, pH and the saturation efficiency. Although researchers have used most commonly in the calculation of CEST asymmetry, a quantitative analysis is also developed by using Lorentzian fitting. The chemical exchange rate was measured in the phantoms made of asparagine (Asn), glutamate (Glu), ${\gamma}-aminobutyric$ acid (GABA), glycine (Gly), and myoinositol (MI). The experiment was performed at a 3T human MRI system with three different acidity conditions (pH 5.6, 6.2, and 7.4) at a concentration of 50 mM. To identify the chemical exchange rate, the "lsqcurvefit" built-in function in MATLAB was used to fit the pseudo-first exchange rate model. The pseudo-first exchange rate of Asn and Gly was increased with decreasing acidity. In the case of GABA, the largest result was observed at pH 6.2. For Glu, the results at pH 5.6 and 6.2 did not show a significant difference, and the results at pH 7.4 were almost zero. For MI, there was no significant difference at pH 5.6 or 7.4, however, the results at pH 6.2 were smaller than at the other pH values. For the experiment at 3T, we were only able to apply 1 s as the maximum saturation duration due to the limitations of the MRI system. The measurement of the chemical exchange rate was limited in a clinical 3T MRI system because of a hardware limitation.
Digital Subtraction Angiography(DSA) technique has been widely used to detect vascular diseases and hemodynamic parameters noninvasively. However, there are few quantitative studies on the factors in fluencing the resultant DSA image quality. In this paper, several important factors are suggested to improved the DSA image quality based on mathematical analysis. Experimental DSA images for different filters are shown and also discussed the difference between original and processed image quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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