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國立臺北科技大學 電子工程系 李仁貴所指導 林昭華的 影像心率偵測技術研發並應用於自由皮瓣術後評估之可行性研究 (2019),提出720p解析度關鍵因素是什麼,來自於自由皮瓣、光體積變化描記圖、差值權重演算法。

而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 簡韶逸所指導 謝明倫的 適用於光池加速光線追蹤繪圖之多核心處理器硬體架構設計 (2015),提出因為有 硬體架構、繪圖處理器、三維繪圖系統、光線追蹤、懷氏光線追蹤、多核心處理器的重點而找出了 720p解析度的解答。

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影像心率偵測技術研發並應用於自由皮瓣術後評估之可行性研究

為了解決720p解析度的問題,作者林昭華 這樣論述:

  台灣衛生福利部 107 年國人死因統計資料顯示,十大癌症死亡率排名,乳癌及口腔癌位居第四與第五名,是不容忽視的疾病。其進行腫瘤切除手術後缺損的部位,為了避免影響外觀或基本功能會進行自由皮瓣手術。手術的成功率目前普遍為 97%,但是仍有 3% 的失敗個案。失敗機率雖然很低但若皮瓣壞死,則必須再進行一至兩次較大的手術,手術時間長達 7 至 8 小時。因此在自由皮瓣移植手術後進行監測、避免皮瓣壞死是相當重要的一環。  自由皮瓣的監測往往依靠醫護人員的經驗或是專業儀器進行監控,難以及時的量測發現問題。加上醫護人員若是經驗不足容易誤判。本研究與花蓮慈濟醫院整形外科主任 王健興主治醫生合作。提供非接

觸式影像分析心率作為判讀皮瓣是否壞死之方法,可避免接觸皮瓣引發感染。使用基於光體積變化描記圖(Photoplethysmography, PPG)原理之差值權重演算法(Difference Weight Multiplication, DWM)分析訊號進而取得心率,低時間複雜度有利於導入嵌入式系統進行量測。  實驗樣本採自由皮瓣術後之 36 例,以心電圖(Electrocardiogram, ECG)儀器量測出的心率與影像計算之心率數值進行比對。分析影像初期分為兩種畫質:1080p(1920×1080 pixels)影片正確率為 71%;與 720p(1280×720 pixels)正確率為

36% 低於預期。研究中探討影響量測的原因後加以改善後以 720p 錄製穩定影像分析,正確率:73% 並縮短量測的時間。

適用於光池加速光線追蹤繪圖之多核心處理器硬體架構設計

為了解決720p解析度的問題,作者謝明倫 這樣論述:

逼真的電腦繪圖技術如今已是日常生活中的一部份。但人們依舊追求更高端更真實的繪圖技術,傳統的柵格化投影技術已不再能滿足此需求。光線追蹤等物理擬真新渲染技術被看好具備十足的潛力,但仍有技術問題尚待克服:高運算量與高動態分歧。本篇論文提出一種新的光線追蹤加速硬體架構,期待克服以上問題,進而涉足即時光線追蹤渲染的境界。 光線追蹤相較傳統做法多了光線生成、空間追蹤、交點測試等運算步驟。其中,每次光線可能出現偏折散射時,會指數增長出更多需要追蹤的新目標;甚至更細膩的繪圖上還需要大量取樣機率分布,如:路徑追蹤演算法。更甚者,這些光線還要與數十萬的三角形物件進行交點測試,進而開啟了加速結構的研究大門。

此外,這些目標光線隨空間的行進將越來越發散,難以用現今的通用圖形處理器來平行加速。每次偏折都帶來運算上的分歧,使得快取記憶在讀取上失去區域性的好處,拖慢了整體的速度。 本論文所提出了「光池加速光線追蹤繪圖器」的新硬體加速架構,以克服這些問題。本架構亦參考相關的先前文獻如SGRT、PowerVR GR6500等,將整個運算過程分為兩部分:專責空間追蹤和交點測試的硬體追蹤單元,以及保留了可程式化能力的渲染器單元。本文的光池加速架構希望能透過介於其間的兩個光池,重分配調和上述兩運算單元的工作,進而達到高效率運算的好處。藉由光池的重整與抽象化,運算單元將可更獨立,各自進行所需的高速運算。 其中,本

論文針對渲染運算單元,設計了一個參數化且易於重組的多核心處理器。其特色在於:把運算分組為功能單元,各功能單元都能輕易的在此處理器的設計上添減、方便擴充與客製化所需的功能。此處理器經邏輯合成驗證,在TSMC 40奈米製程下能以1GHz的時頻運作,並附帶一個近乎時間精確的軟體模擬器供開發測試。 經模擬實驗,此一光池加速光線追蹤繪圖器可以達到每秒處理一億條光線(100Mrays/s)的最高效能。該系統包含四組運算單元(每組含8核心8套資料)、108千位元組(KB)的光池與特化硬體追蹤單元(具每秒一億筆空間追蹤能力)。此一系統得以即時渲染基本光線(primary ray only)於高畫質(HD,

720p)解析度上,或是即時渲染五層懷式演算法反射光於傳統解析度(480p)上。