Purpose : This study was to evaluate the influence of slice thickness of computed tomography (CT) and rapid protyping (RP) type on the accuracy of 3-dimensional medical model. Materials and Methods: Transaxial CT data of human dry skull were taken from multi-detector spiral CT. Slice thickness were 1, 2, 3 and 4 mm respectively. Three-dimensional image model reconstruction using 3-D visualization medical software (V-works /sup TM/ 3.0) and RP model fabrications were followed. 2-RP models were 3D printing (Z402, Z Corp., Burlington, USA) and Stereolithographic Apparatus model. Linear measurements of anatomical landmarks on dry skull, 3-D image model, and 2-RP models were done and compared according to slice thickness and RP model type. Results: There were relative error percentage in absolute value of 0.97, 1.98,3.83 between linear measurements of dry skull and image models of 1, 2, 3 mm slice thickness respectively. There was relative error percentage in absolute value of 0.79 between linear measurements of dry skull and SLA model. There was relative error difference in absolute value of 2.52 between linear measurements of dry skull and 3D printing model. Conclusion: These results indicated that 3-dimensional image model of thin slice thickness and stereolithographic RP model showed relative high accuracy.
의료 정보의 상호운용성 향상을 위해서 Health level 7은 의료 정보 교환을 위한 차세대 체계인 Fast health interoperability resource (FHIR)를 개발하였다. 그러나, 이를 이용하여 임상 정보를 포함한 3차원 의료 영상을 교환하려는 시도는 없어 새로운 방법을 제시하고자 한다. CT 영상에서 만들어진 3차원 의료 영상을 javascript object notation (JSON) 형식으로 전환하고, 임상 정보를 추가하였다. 우리는 시험용 FHIR 서버를 만들고, 클라이언트는 postman을 사용하였다. 생성된 JSON 파일은 body에 첨부하여 전송되었다. JSON 형식으로 전송된 3차원 의료 영상은 웹 브라우저를 통해서 볼 수 있었고, 원시 코드를 확인하여 동봉된 임상 정보를 볼 수 있었다. 우리는 3차원 의료 영상 교환을 최초로 시행하였다. 이 방법을 적용한 앱이나 FHIR 리소스 개발을 위해 추가적인 연구가 필요할 것이다.
Purpose: Facial trauma is increasing along with increasing popularity in sports, and increasing exposure to crimes or traffic accidents. Compared to the 3D CT of 1990s, the latest CT has made significant improvement thus resulting in higher accuracy of diagnosis. The objective of this study is to compare 64 channel 3 dimensional volume CT(3D VCT) with conventional 3D CT in the diagnosis and treatment of facial bone fractures. Methods: 45 patients with facial trauma were examined by 3D VCT from Jan. 2006 to Feb. 2007. 64 channel 3D VCT which consists of 64 detectors produce axial images of 0.625 mm slice and it scans 175 mm per second. These images are transformed into 3 dimensional image using software Rapidia 2.8. The axial image is reconstructed into 3 dimensional image by volume rendering method. The image is also reconstructed into coronal or sagittal image by multiplanar reformatting method. Results: Contrasting to the previous 3D CT which formulates 3D images by taking axial images of 1-2 mm, 64 channel 3D VCT takes 0.625 mm thin axial images to obtain full images without definite step ladder appearance. 64 channel 3D VCT is effective in diagnosis of thin linear bone fracture, depth and degree of fracture deviation. Conclusion: In its expense and speed, 3D VCT is superior to conventional 3D CT. Owing to its ability to reconstruct full images regardless of the direction using 2 times higher resolution power and 4 times higher speed of the previous 3D CT, 3D VCT allows for accurate evaluation of the exact site and deviation of fine fractures.
3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
In this paper, we proposed a three-dimensional visualization system for medical images in augmented reality based on deep learning. In the proposed system, the artificial neural network model performed fully automatic segmentation of the region of lung and pulmonary nodule from chest CT images. After applying the three-dimensional volume rendering method to the segmented images, it was visualized in augmented reality devices. As a result of the experiment, when nodules were present in the region of lung, it could be easily distinguished with the naked eye. Also, the location and shape of the lesions were intuitively confirmed. The evaluation was accomplished by comparing automated segmentation results of the test dataset to the manual segmented image. Through the evaluation of the segmentation model, we obtained the region of lung DSC (Dice Similarity Coefficient) of 98.77%, precision of 98.45%, recall of 99.10%. And the region of pulmonary nodule DSC of 91.88%, precision of 93.05%, recall of 90.94%. If this proposed system will be applied in medical fields such as medical practice and medical education, it is expected that it can contribute to custom organ modeling, lesion analysis, and surgical education and training of patients.
Objectives : Acupuncture points and meridians have been usually depicted as a two dimensional drawing and verbal description. Recently, imaging and three-dimensional image processing technologies have been introduced into medical fields such as anatomy and virtual operation, for the purpose of enhanced efficiency in research and education. This study attempted an image modelling of the meridian and acupoint in the upper limb region. Methods : A vector image model of an arm was produced and medical information on the meridian and acupoint of the arm region was incorporated. Results : A 3D modelling of the acupuncture meridian and acupoint in the upper limb region was produced along with a user console to control the presentation of related information and to facilitate visualization of the 3D model images. Conclusions : A 3D modelling of the acupuncture meridian and acupoint will be an efficient platform for an education and research.
본 논문에서는 각종 단층 촬영 의료영상 장비로 촬영한 2차원 단면화상 데이터들을 차원 재구성 알고리즘을 사용하여 3차원 영상으로 재구성한 다음, 웹 서버의 데이터베이스에 저장하고 관리하며, 인터넷 가상현실 표준언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)로 표현된 3차원 의료영상을 비롯한 각종 의료영상 정보를 웹브라우저를 사용하여 검색해 볼 수 있는 의료영상정보시스템(Medical Image Information System)에 관하여 기술한다. 본 연구를 통하여 개발한 의료영상정보시스템에서는 단층 촬영된 2차원 단면화상을 처리한 다음, 3차원 의료 영상을 생성하기 위하여 표면기반 랜더링 방법(Surface-based Rendering Method)을 사용하였다. 인터넷을 통하여 전송되는 영상파일의 크기를 줄이기 위하여 삼각형 매쉬(Triangle Meshes)을 이루는 다각형의 개수를 줄이는 알고리즘을 사용하며, 3차원 의료영상 데이터의 크기를 약 50%이상 줄일 수 있다. 아울러, 3차원 영상 데이터 파일을 압축을 하게 되면 파일의 크기를 80%이상 줄일 수 가 있으므로 웹상에서 신속하게 3차원 의료영상 데이터를 검색할 수 있고, 의료영상을 VRML을 사용하여 표현하므로 고성능의 그래픽 카드가 없는 일반 PC에서도 인터넷을 통하여 디스플레이 할 수 있다. 또한, CGI(Common Gateway Interface)방식을 사용하여 서버의 데이터베이스에 저장되어 있는 CT(Computerized Tomography), MRI(Magnetic Resonance Imaging), PET(Positron Emission Tomography), SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)등의 단층 촬영 장비로 촬영한 다양한 종류의 디지털 의료영상을 사용자에게 의료영상정보시스템을 통하여 2차원 단면화상 또는 3차원 영상으로 표현하여 보여주고, 환자에 관한 각종 정보와 진단정보 등을 신속하게 제공한다. 본 논문에서 제안하는 의료영상정보시스템은 초고속 정보통신 망을 통하여 원격의료시스템을 구축하는데 활용될 수 있을 것이다.
Metabolic analysis of biological tissues, the interventional radiology in MRT (Magnetic Resonance Treatment) and for clinical diagnoses, representation of 4-Dimensional (4D) structural information (x,y,z,t) of biological tissues is required. This paper discusses image representation techniques for those 4D MR Images. We have proposed an image reconstruction method for ultra-fast 3D MRI. It is based on image interpolation and prediction of un-acquired pictorial data in both of the real and the k-space (the acquisition domain in MRI). A 4D MR image is reconstructed from only two 3D MR images and acquired a few echo signals that are optimized by prediction of the tissue motion. This prediction can be done by the phase of acquired echo signal is proportioned to the tissue motion. On the other hand, reconstructed 4D MR images are represented as a 3D-movie by using computer graphics techniques. Rendered tissue surfaces and/or ROIs are displayed on a CRT monitor. It is represented in an arbitrary plane and/or rendered surface with their motion. As examples of the proposed representation techniques, the finger and the lung motion of healthy volunteers are demonstrated.
Objective: To investigate the feasibility of cine three-dimensional (3D) balanced steady-state free precession (b-SSFP) imaging combined with a non-local means (NLM) algorithm for image denoising in evaluating cardiac function in children with repaired tetralogy of Fallot (rTOF). Materials and Methods: Thirty-five patients with rTOF (mean age, 12 years; range, 7-18 years) were enrolled to undergo cardiac cine image acquisition, including two-dimensional (2D) b-SSFP, 3D b-SSFP, and 3D b-SSFP combined with NLM. End-diastolic volume (EDV), end-systolic volume (ESV), stroke volume (SV), and ejection fraction (EF) of the two ventricles were measured and indexed by body surface index. Acquisition time and image quality were recorded and compared among the three imaging sequences. Results: 3D b-SSFP with denoising vs. 2D b-SSFP had high correlation coefficients for EDV, ESV, SV, and EF of the left (0.959-0.991; p < 0.001) as well as right (0.755-0.965; p < 0.001) ventricular metrics. The image acquisition time ± standard deviation (SD) was 25.1 ± 2.4 seconds for 3D b-SSFP compared with 277.6 ± 0.7 seconds for 2D b-SSFP, indicating a significantly shorter time with the 3D than the 2D sequence (p < 0.001). Image quality score was better with 3D b-SSFP combined with denoising than with 3D b-SSFP (mean ± SD, 3.8 ± 0.6 vs. 3.5 ± 0.6; p = 0.005). Signal-to-noise ratios for blood and myocardium as well as contrast between blood and myocardium were higher for 3D b-SSFP combined with denoising than for 3D b-SSFP (p < 0.05 for all but septal myocardium). Conclusion: The 3D b-SSFP sequence can significantly reduce acquisition time compared to the 2D b-SSFP sequence for cine imaging in the evaluation of ventricular function in children with rTOF, and its quality can be further improved by combining it with an NLM denoising method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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