본 논문에서는 2차원 대지구조를 분석하기 위해 ERT(electrical resistance tomography) 방법을 사용하여 대지모델을 영상복원하는 방법들을 수치적인 실험방법들을 통해 비교분석한다. 영상복원을 위한 역산방법으로는 Gauss-Newton, TLS(truncated least squares), 그리고 SIRT(simultaneous iterative reconstruction technieque) 알고리즘들이 제시되고 대지저항을 측정하기 위한 전극법은 대표적인 웨너와 슐럼버거 측정방법을 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 Gauss-Newton과 TLS 알고리즘이 대지모델의 2차원 영상복원에서 적합하다는 것을 보인다.
Purpose: To evaluate the influence of threshold value of computed tomography on the accuracy of rapid prototyping (RP) medical model Material and Methods : CT datas of a human dry skull were transferred from CT scanner via compact disk to a personal computer (PC). 3-dimensional image reconstruction on PC by V-works/sup TM/ 3.0 (CyberMed. Inc.) software and RP models fabrication were followed. 2-RP models were produced by threshold value of 500 and 800 selected in surface rendering process. Linear measurements between arbitrary 12 anatomical landmarks on dry skull, 3-D image model, and 2-RP models were done and compared. Thus, the accuracy of 500 RP and 800RP models was respectively evaluated. Results: There was mean difference (% difference) in absolute value of 2.27 mm (2.73%) between linear measurements of dry skull and 500 RP model. There was mean difference (% difference) in absolute value of 1.94 mm (2.52%) between linear measurements of dry skull and 800 RP model. Conclusion: Slight difference of threshold value in rendering process of 3-D modelling made a influence on the accuracy of RP medical model.
Computed Tomography Colonography (CTC) is a medical imaging technology used in identifying polyps and colon cancer masses in the large intestine. The technique has evolved a great deal since its invention and has become a routine diagnostic procedure in Western countries due to its non invasiveness and ease of use. The objective of our study was to explore the possibility of CTC application in Indian hospitals. This paper gives an overview of the procedure and its commercial viability. The explanation begins with the domain aspects from gastroenterologist perspective, the new way of thinking in polyp classification, the technical components of CTC procedure, and how engineering solutions have helped clinicians in solving the complexities involved in colon diagnosis. The colon cancer statistics in India and the results of single institution study we carried out with retrospective data is explained. By considering the increasing number of patients developing colon malignancies, the practicality of CTC in Indian hospitals is discussed. This paper does not reveal any technical aspects (algorithms) of engineering solutions implemented in CTC.
원자력발전소에서 사용되고 있는 연료봉은 지르코늄 합금 튜브에 동봉되어 있는 이산화우라늄 펠릿으로 구성되어 있다. 펠릿 표면은 원자로를 가동시키는 동안 국부 핫스팟을 예방하기 위해 튜브로 장전된 후 작은 구멍, 균열, 칩핑 결함이 없어야 한다. 본 논문은 X-선 단층촬영 시뮬레이션을 통하여 핵 연료봉 펠릿의 표면 결함을 검출하기 위한 타당성을 조사하였다. 병렬과 팬빔 여과후 역투영 방법을 이용하여 재구성된 영상은 시뮬레이션 데이터와 MPS(missing pellet surface) 영상데이터의 접근성을 확인하였다.
We have developed a high-performance signal-processing and image-rendering heterogeneous computation system for optical coherence tomography (OCT) on mobile processor. In this paper, we reveal it by demonstrating real-time OCT image processing using a Snapdragon 800 mobile processor, with the introduction of a heterogeneous image visualization architecture (HIVA) to accelerate the signal-processing and image-visualization procedures. HIVA has been designed to maximize the computational performances of a mobile processor by using a native language compiler, which targets mobile processor, to directly access mobile-processor computing resources and the open computing language (OpenCL) for heterogeneous computation. The developed mobile image processing platform requires only 25 ms to produce an OCT image from $512{\times}1024$ OCT data. This is 617 times faster than the naïve approach without HIVA, which requires more than 15 s. The developed platform can produce 40 OCT images per second, to facilitate real-time mobile OCT image visualization. We believe this study would facilitate the development of portable diagnostic image visualization with medical imaging modality, which requires computationally expensive procedures, using a mobile processor.
기존 OCT 시스템의 Michelson 간섭계와 다르게 간섭신호가 프로브 끝단에서 유도되어 기준신호와 샘플신호가 동일한 경로를 통해 진행하는 공통경로 OCT 시스템을 제작하였다. 최적의 기준신호가 생성되도록 하기 위해 부분반사 프로브(Probe)의 굴절률을 최적화하였고 생체 샘플의 이미지 획득이 가능하도록 프로브의 끝단에서 초점이 맺히도록 볼록 렌즈형 프로브를 제작하였다. 이를 통해서 실제 샘플의 2차원 이미지의 획득이 가능하였다.
Lee, Keong Duk;Lyo, In Uk;Kang, Byeong Seong;Sim, Hong Bo;Kwon, Soon Chan;Park, Eun Suk
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제56권1호
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pp.16-20
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2014
Objective : Two-dimensional fluoroscopy-based computerized navigation for the placement of pedicle screws offers the advantage of using stored patient-specific imaging data in providing real-time guidance during screw placement. The study aimed to describe the accuracy and reliability of a fluoroscopy-based navigation system for pedicle screw insertion. Methods : A total of 477 pedicle screws were inserted in the lower back of 96 consecutive patients between October 2007 and June 2012 using fluoroscopy-based computer-assisted surgery. The accuracy of screw placement was evaluated using a sophisticated computed tomography protocol. Results : Of the 477 pedicle screws, 461 (96.7%) were judged to be inserted correctly. Frank screw misplacement [16 screws (3.3%)] was observed in 15 patients. Of these, 8 were classified as minimally misplaced (${\leq}2mm$); 3, as moderately misplaced (2.1-4 mm); and 5, as severely misplaced (>4 mm). No complications, including nerve root injury, cerebrospinal fluid leakage, or internal organ injury, were observed in any of the patients. Conclusion : The accuracy of pedicle screw placement using a fluoroscopy-based computer navigation system was observed to be superior to that obtained with conventional techniques.
The purpose of this study is to clarify the mechanical behavior of human lumbar vertebrae (L3/L4) with and without fusion bone under physiological axial compression. The author has developed the program code to build the patient specific three-dimensional geometric model from the computed tomography (CT) images. The developed three-dimensional model provides the necessary information to the physicians and surgeons to visually interact with the model and if needed, plan the way of surgery in advance. The processed data of the model is versatile and compatible with the commercial computer aided design (CAD), finite element analysis (FEA) software and rapid prototyping technology. The actual physical model is manufactured using rapid prototyping technique to confirm the executable competence of the processed data from the developed program code. The patient specific model of L3/L4 vertebrae is analyzed under compressive loading condition by the FEA approach. By varying the spacer position and fusion bone with and without pedicle instrumentation, simulations were carried out to find the increasing axial stiffness so as to ensure the success of fusion technique. The finding was helpful in positioning the fusion bone graft and to predict the mechanical stress and deformation of body organ indicating the critical section.
Objective: To present a hybrid approach that incorporates a constrained beam-hardening estimator (CBHE) and deep learning (DL)-based post-refinement for metal artifact reduction in dental cone-beam computed tomography (CBCT). Methods: Constrained beam-hardening estimator (CBHE) is derived from a polychromatic X-ray attenuation model with respect to X-ray transmission length, which calculates associated parameters numerically. Deep-learning-based post-refinement with an artifact disentanglement network (ADN) is performed to mitigate the remaining dark shading regions around a metal. Artifact disentanglement network (ADN) supports an unsupervised learning approach, in which no paired CBCT images are required. The network consists of an encoder that separates artifacts and content and a decoder for the content. Additionally, ADN with data normalization replaces metal regions with values from bone or soft tissue regions. Finally, the metal regions obtained from the CBHE are blended into reconstructed images. The proposed approach is systematically assessed using a dental phantom with two types of metal objects for qualitative and quantitative comparisons. Results: The proposed hybrid scheme provides improved image quality in areas surrounding the metal while preserving native structures. Conclusion: This study may significantly improve the detection of areas of interest in many dentomaxillofacial applications.
악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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