The aim of this retrospective research was to investigate the influence of the patient's arm position on radiation dose and scanning during CT. Chest CT image created image degradation, artifact and overdose to the patient due to the difference of the chest thickness. Therefore, the patient's arm should up position during the CT chest examination. In 2012, 1,642 patients underwent chest CT examination in Seoul K hospital. 118 chest CT examination performed hands down position. The average DLP value of the CT chest arm up examination was 275 $mGy{\cdot}cm$. The average DLP value of the CT chest arm down examination was 312.46 $mGy{\cdot}cm$. In the retrospective study with same patient, The average DLP value of the CT chest examination arm up vigorously was 267.5 $mGy{\cdot}cm$. The average DLP value of the CT chest arm down examination was 307.5 $mGy{\cdot}cm$. Chest CT scan without raising arm created linear artifact due to the lack of X-ray photons which is the thickest part of the human body of shoulder area. In conclusion, arm positioning patients' arms above the shoulders at CT of the chest increases image quality and substantially reduces effective radiation dose.
The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.
Purpose To survey perceptions of certified physicians on the protocol of chest CT in patients with coronavirus (COVID-19) using a negative pressure isolation stretcher (NPIS). Materials and Methods This study collected questionnaire responses from a total of 27 certified physicians who had previously performed chest CT with NPIS in COVID-19 isolation hospitals. Results The nine surveyed hospitals performed an average of 116 chest CT examinations with NPIS each year. Of these, an average of 24 cases (21%) were contrast chest CT. Of the 9 pulmonologists we surveyed, 5 (56%) agreed that patients who showed abnormalities in serum D-dimer required contrast chest CT. All 9 surveyed radiologists agreed that the image quality of the chest CT with NPIS was sufficient for CT image interpretation regarding pneumonia or pulmonary embolism. Furthermore, in our 9 surveyed infectionologists, 5 (56%) agreed that a risk of secondary infection in the CT room after temporary opening of NPIS could be prevented through a process of disinfection. Conclusion Experienced physicians considered that the effects of NIPS on chest CT image quality was minimal in patients with COVID-19, and the risk of CT room contamination was easily controlled.
This study compared DLP values along with phantom entrance surface doses and the image quality of chest CT scans made using a Care Dose 4D+Care kV System, scans that are made using only the Care Dose 4D function, and scans that are made with changes made by applying 80 kVp, 100 kVp, 120 kVp, and 140 kVp to the Care Dose 4D and tube voltage to search for methods to maintain the highest image quality with minimal patient doses. It was shown that DLP values decreased 6.727% when scans were taken with Chest Care Dose 4D + Care kV semi 100 and 6.481% when scans were taken with Chest Care Dose 4D + Care kV. With Chest Non as a standard, skin surface doses decreased 16.519% when scans were taken with Chest Care Dose 4D + Care kV semi 100 and 15.705% when scans were taken with Chest Care Dose 4D + Care kV. With comparisons of image quality, when comparisons were made with Chest Non, comparisons made of SNR values and CNR values in all scanning conditions including Care Dose 4D + Care kV showed that there were no significant differences at P>0.05. Imaging using Chest Care Dose 4D + Care kV in chest CT showed that exposure doses decreased similarly to result values gained from the best conditions through manual adjustments of kV and mAS, and there were no significant differences in image SNR and CNR. If the Chest Care Dose 4D + Care kV function is used, image quality is maintained and patient exposure to radiation can be reduced.
In this study, among chest CT examination conditions, the tube voltage was changed to 100 and 80 kVp and the reconstruction algorithm was changed to FBP, ASIR-V, and DLIR to compare and analyze changes in examination dose and image quality. As a result, when applying ASIR-V and DLIR at a tube voltage of 100 kVp, which is lower than the existing tube voltage, the dose is lowered while achieving image quality most similar to that when applying 120 kVp and FBP. especially, DLIR reconstructed images had excellent SNR and CNR at all tube voltages. In addition, the SSIM index was analyzed to be closest to 1, showing the highest similarity to the original image. Therefore, when performing repeated chest CT examinations, the application of DLIR can reduce the examination dose by about 29.7%, which is expected to help solve some of the biggest problems with CT examinations, namely radiation exposure due to the examination.
This paper describes a feature extraction in digitized chest X-ray image and CT head Image. There are Extraction, Thresholding, Region G rowing, Split-Merge and Relaxation in feature extraction technique. In this study, Region Growing System was realized and Fuzzy Set Theory was applied in order to extract the vague region which the conventional method has difficulties in extracting. The performance of proposed algorithm was proved by being applied to chest X-ray image and CT head image.
In this paper, we proposed an algorithm that extracts the airway and lung without loss of information in spite of the pulmonary vessel and nodules of the chest wall in the chest CT images. We use a mask image in order to improve the performance and to save processing time of airway and lung segmentation. In the second step, by converting left and right lungs to binary image using the morphological information, we have removed the solitary pulmonary nodule to identify the value of the threshold lung and the chest wall. The last step is to connect the outer shell of the lung with cubic Spline interpolation by adding the perfect pixel and computing the distance of the removed part. Experimental results using Matlab verified that the proposed method could overcome the drawbacks of the conventional methods.
Objective This study was conducted to gather basic information of 3D CT in detecting and gaining information of esophageal foreign body (FB) models. Materials and Methods The chest model was made using PVC bottle, rubber balloon and plaster. Fish bone, Persimmon stone were used to mimic foreign bodies of esophageal model. The foreign body models were inserted into the balloon removing air from it and the balloon was sealed. The esophageal FB model was inserted into the chest model. The remaining space in the chest model was filled with fish paste and water to simulate soft tissue around esophagus. CT of chest model was reconstructed three-dimensionally by Rapidia software to make images of foreign body models. The axial CT, MPR image and VOI image were compared with real foreign body materials as to shape, size, location and orientation. Results Esophageal FB models were easily made. CT data gave good 3D images and showed realistic foreign body materials. Conclusion The results indicate the usefulness of 3D CT technique to help in diagnosis of esophageal foreign body models.
Kim, Young-Keun;Yang, Sook;Wang, Tae-uk;Kim, Eun-Hye
Journal of radiological science and technology
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v.44
no.2
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pp.101-107
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2021
The purpose of this study was to evaluate optimal CT scan parameters to minimize patient dose to the irradiation and maintain satisfactory image quality in low-dose chest computed tomography (CT) scans. In a chest anthropomorphic phantom, chest CT scans were performed at different kVp and mA within reference of 3.4mGy in volume CT Dose Index (CTDIvol). The following quantitative parameters had been statistically evaluated: image noise, signal-to-noise ratio (SNR), contrast-to-noise ratio (CNR), and figure of merit (FOM). Nine radiographers conducted the blind test to select the optimal kVp-mA combination. Results indicated that the kVp-mA combination of 80kVp-90mA, 100kVp-50mA, 120kVp-30mA and 140kVp-30mA were obtained high SNR and CNR. The 120kVp-30mA combination offered good compromise in the FOM, which showed the quality and dose performance. In the blind test, an image of 80kVp-90mA obtained a high score with 4.7 points, and 120kVp-10mA or 140kVp-10mA with a low tube current were observed severe noise and poor image quality, thus resulting in decreased diagnostic accuracy. On the other hand, in the combination of high kVp and high mA(140kVp-90mA), the image quality was improved, but the radiation dose was also increased. the FOM value of 140kVp-90mA was lower than 120kVp-30mA. The application of appropriate scan parameters in low-dose chest CT scans produced satisfactory results in dose and image quality for the accuracy of the clinical diagnosis.
With the increasing resolution of modern CT scanners, analysis of the larger numbers of images acquired in a lung screening exam or diagnostic study is necessary, which also needs high accuracy and reproducibility. Recent developments in the computerized analysis of medical images are expected to aid radiologists and other healthcare professional in various diagnostic tasks of medical image interpretation. This article is to provide a brief overview of some of computer-aided diagnosis schemes in chest CT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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