Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.55-58
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2009
Automatic segmentation of brain MRI data usually leaves some segmentation errors behind that are to be subsequently removed interactively, using computer graphics tools. This interactive removal is normally performed by operating on individual 2D slices. It is very tedious and still leaves some segmentation errors which are not visible on the slices. We have proposed to perform a novel 3D interactive correction of brain segmentation errors introduced by the fully automatic segmentation algorithms. We have developed the tool which is based on 3D semi-automatic propagation algorithm. The paper describes the implementation principles of the proposed tool and illustrates its application.
The purpose of this study is to analyze the noise spectra in DWI (diffusion-weighted imaging) pulse sequences of 1.5 Tesla and 3.0 Tesla MRI, The ACR (American College of Radiology) phantom and noise spectrum were analyzed by FFT (fast Fourier transform) and TFFT (temporal frequency analysis) using WavePad sound editor version 8.13 (NCH software, Greenwood Village, CO, USA). Noise spectra, FFT and TFFT were analyzed for laboratory 1.5Tesla and 3.0Tesla DWI MR pulse sequences. The noise threshold of the frequency amplitude in the FFT and TFFT at 3.0Tesla compared to 1.5Tesla was between 1.5Tesla and -6 dB, and between 3.0Tesla and 0 dB, the DWI pulse sequence for the patient's noise reduction was appropriately MR examination needs to be applied.
In this study, we developed three dimensional FDG brain PET and MRI coregistration technique. The boundaries of the head in PET and MRI were segmented using sinogram of emission PET scan and T1-weighted MRI. We registered both boundaries by minimizing the mean Euclidean distance of those. To display the registered PET and MRI simultaneously, we used weighted normalization method and interleaving method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.3
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pp.181-188
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2003
In this paper, we introduce a magnetic noise shielding method to reduce the noise effects in permanent magnet based MRI systems. Through FEM electromagnetic analyses, we have shown that the magnetic noise component parallel to the main magnetic field is the major component that makes various artifacts in the images obtained with a permanent magnet based MRI. Based on the FEM analyses, we have developed an active magnetic noise shielding system composed of a magnetic field sensor, compensation coils, and a coil driving system. The shielding system has shown a noise rejection ratio of about 30dB at the frequency below several Hz. We have experimentally verified that the shielding system greatly improves the image quality in a 0.3 Tesla MRI system.
The purpose of this study was to examine the usefulness of 3D reconstruction images in breast MRI by performing a quantitative comparative analysis in patients diagnosed with DCIS. On a 3.0T MR scanner, subtraction images and 3D reconstruction images were obtained from 20 patients histologically diagnosed with ductal carcinoma in situ (DCIS). The findings from the quantitative image analysis are the following: The 3D reconstruction images showed higher SNR at the lesion area, ductal area, and fat area that of the subtraction image. In addition, the CNR were not significantly different in the lesion area itself between the subtraction images and 3D reconstruction images.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.05b
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pp.389-392
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2003
MRI 영상은 뇌의 해부학적 정보와 기능적인 정보를 제공하는 유용한 도구이다. MR 뇌 영상은 2차원 영상뿐만 아니라 3차원 영상도 임상적으로 중요하다. MR 영상에서 뇌영역의 추출방법으로는 형태학적인 방법, 히스토그램을 이용한 방법, 에지 정보를 이용한 방법, 지식 기반을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 region growing을 이용하여 MR 영상에서 뇌 영역을 추출하였다. 3차원 가시화를 위하여 오픈 소스인 VTK를 이용하여 Ray Casting 알고리즘으로 구현하였다. 그리고 의료영상에서 사용되는 각종 단면을 3차원 뇌 영상에서 재구성하였다. 256×256 크기의 71 뇌MR 영상 70장을 이용하여 실험하였다. 향후 연구과제로 MR 영상에서 뇌 영역추출방법과 원영상의 전처리 과정의 연구가 필요하다.
In this study, in order to determine the validity and accuracy of MR imaging of 3D gradient dual echo 2-point DIXON technique for measuring abdominal adipose tissue volume and distribution, the measurements obtained by CT were set as a reference for comparison and their correlations were evaluated. CT and MRI scans were performed on each subject (17 healthy male volunteers who were fully informed about this study) to measure abdominal adipose tissue volume. Two skilled investigators individually observed the images acquired by CT and MRI in an independent environment, and directly separated the total volume using region-based thresholding segmentation method, and based on this, the total adipose tissue volume, subcutaneous adipose tissue volume and visceral adipose tissue volume were respectively measured. The correlation of the adipose tissue volume measurements with respect to the observer was examined using the Spearman test and the inter-observer agreement was evaluated using the intra-class correlation test. The correlation of the adipose tissue volume measurements by CT and MRI imaging methods was examined by simple regression analysis. In addition, using the Bland-Altman plot, the degree of agreement between the two imaging methods was evaluated. All of the statistical analysis results showed highly statistically significant correlation (p<0.05) respectively from the results of each adipose tissue volume measurements. In conclusion, MR abdominal adipose volumetry using the technique of 3D gradient dual echo 2-point DIXON showed a very high level of concordance even when compared with the adipose tissue measuring method using CT as reference.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.1769-1772
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2005
본 논문에서는 사용자의 작업을 최소화하고 결과의 정확성을 높일 수 있는 3 차원 영역 분할 알고리즘을 제시하고 있다. 경계선을 강화하고 유사영역을 평탄화하는 SRAD(Speckle Reducing Anisotropic Diffusion) 필터링은 잡음에 의한 3 차원 영역확장의 오류를 줄이고 분할 대상의 경계부분까지 안정적으로 영역을 확장시켜준다. 3 차원 영역확장 방법은 사용자에 의해 입력된 시작점을 기반으로 영역의 유사성과 집합성을 판단하는 평가함수(cost Function)를 계산하여 3 차원으로 영역을 확장시킨다. 이러한 방법을 이용할 때에 보다 효과적으로 3D MRI 데이터에 대한 영상 분할을 수행할 수 있다. 또한 논문에서 제시한 알고리즘의 검증을 위해서 분할 결과에 대한 의료진의 검증을 수행하였다.
Dynamic contrast enhanced (DCE) magnetic resonance (MR) imaging plays an important role in non-invasive detection and characterization of primary and metastatic lesions in the liver. Recently, efforts have been made to improve spatial and temporal resolution of DCE liver MRI for arterial phase imaging. Review of recent publications related to arterial phase imaging of the liver indicates that there exist primarily two approaches: breath-hold and free-breathing. For breath-hold imaging, acquiring multiple arterial phase images in a breath-hold is the preferred approach over conventional single-phase imaging. For free-breathing imaging, a combination of three-dimensional (3D) stack-of-stars golden-angle sampling and compressed sensing parallel imaging reconstruction is one of emerging techniques. Self-gating can be used to decrease respiratory motion artifact. This article introduces recent MRI technologies relevant to hepatic arterial phase imaging, including differential subsampling with Cartesian ordering (DISCO), golden-angle radial sparse parallel (GRASP), and X-D GRASP. This article also describes techniques related to dynamic 3D image reconstruction of the liver from golden-angle stack-of-stars data.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.1
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pp.62-68
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2014
Recently, MRI(magnetic resonance imager) scanner is continually used for medical diagnosis and many biomedical researches. When it operates, however, intense noise is generated. The SPL(sound pressure level) of the noise approaches 130 dB especially in 3 T(Tesla) MRI. Meanwhile, more than 3 T MRI scanners have been developed to get higher-resolution images, so louder noise is expected in the future. The intense noise makes patients feel nervous and uncomfortable. Moreover, it could possibly cause hearing loss to patient in extreme cases. For this reason, some active noise control systems have been researched. One of them used feedback Filtered-X LMS(FXLMS) algorithm which is able to control only narrowband noises and possible to diverge in severe case. In this paper, we determine the property of MRI noise. Using the property, we applied a method of open-loop and adaptive control for reducing MRI noise at target point inside bore. We verified performance of the method with computer simulation and preliminary experiment. The results demonstrate that the method can effectively reduce MRI noise at target point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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