The role of radiology department has been greatly increased in the past few years as the technology in the medical imaging devices improved and the introduction of PACS (Picture Archiving and Communications System) to the conventional film-based diagnostic structure is a truly remarkable factor to the medical history. In addition, the value of using digital information in medical imaging is highly expected to grow as the technology over the computer and the network improves. However, the current medical practice, using PACS is somewhat limited compared to the film-based conventional one due to a poor image quality. The image quality is the most important and inevitable factor in the PACS environment and it is one of the most necessary steps to more wide practice of digital imaging. The existing image quality control tools are limited in controlling images produced from the medical modalities, because they cannot display the real image changing status. Thus, the image quality is distorted and the ability to diagnosis becomes hindered compared to the one of the film-based practice. In addition, the workflow of the radiologist greatly increases; as every doctor has to perform his or her own image quality control every time they view images produced from the medical modalities. To resolve these kinds of problems and enhance current medical practice under the PACS environment, we have developed a program to display a better image quality by using the ROI optical density of the existing gray level values. When the LUT is used properly, small detailed regions, which cannot be seen by using the existing image quality controls are easily displayed and thus, greatly improves digital medical practice. The purpose of this study is to provide an easier medical practice to physicians, by applying the technology of converting the H-D curves of the analog film screen to the digital imaging technology and to preset image quality control values to each exposed body part, modality and group of physicians for a better and easier medical practice. We have asked to 5 well known professional physicians to compare image quality of the same set of exam by using the two different methods: existing image quality control and the LUT technology. As the result, the LUT technology was enormously favored over the existing image quality control method. All the physicians have pointed out the far more superiority of the LUT over the existing image quality control method and highly praised its ability to display small detailed regions, which cannot be displayed by existing image quality control tools. Two physicians expressed the necessity of presetting the LUT values for each exposed body part. Overall, the LUT technology yielded a great interest among the physicians and highly praised for its ability to overcome currently embedded problems of PACS. We strongly believe that the LUT technology can enhance the current medical practice and open a new beginning in the future medical imaging.
이 논문에서는 비정형 의료이미지 정형화 및 패턴 추출을 위해, 의료기기 또는 의료전문가로부터 생성 또는 감지되는 의료이미지 저장을 위한 데이터베이스 구축한다. 이러한 비정형 이미지의 특징을 정형화된 디지털 데이터로 변환한 후 정형화된 디지털 이미지 데이터로부터 의미있는 패턴 정보를 생성한다. 이러한 경험 기술 소개를 통해 많은 연구자들은 의료이미지 데이터베이스를 보다 쉽게 접근할 수 있고 다양한 분야에서 정형화된 의료이미지를 활용할 수 있다.
Heart related special images are classified as Cardiac US, XA, CT, MRI. Several Problem is caused by image compression, control and medical support point, so most big hospitals have created a Cadiac PACS differentially in past years. For this reason, create a conflict in inner colleague and patient, protector that result from 2 data processing server operating independently in 1 medical center area. For this reason, we sugges an alternative model of best medical control process together with understand the current situation on medical facility.
In this paper, we propose a new method of background removing for digital self-adaptive acquisition in medical X-ray imaging. We analysis the construction of video digital acquisition system and main factors of acquired image quality, propose a more efficiency method to against background non-uniformly. With proposed method, non-uniform illumination back ground was well removed without image quality degradation.
정보통신 기술 및 컴퓨터의 발달로 의료기기의 디지털화가 가능하게 되어 의료 영상 분야에 다양한 활용이 이루어지고 있다. DICOM표준에 따른 PACS의 구축으로 의료 영상의 저장, 데이터베이스 검색 및 네트워크를 통한 원격 진료가 가능하게 됨으로써 의료 영상에 대한 불법복제, 소유권 및 데이터 인증 문제가 야기되고 있다. 본 논문에서는 무결성 인증을 위하여 공개 키 암호화 알고리즘을 기반한 새로운 의료 영상 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 이는 의료 영상 데이터를 원격으로 전송 후에 발생하는 불법적인 위/변조를 막기 위한 디지털 워터마킹 기법이다. 워터마크는 원 의료 영상을 웨이블릿 변환 후 비트플레인 값을 사용한다. 제안한 방법에서 삽입되는 영역은 ROI(region of interest)를 고려하여 랜덤하게 선택되도록 하고, MD5의 해쉬 함수는-디지털 서명을 생성하기 위하여 비밀 키로 사용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 영상 처리에서도 워터마크 정보를 검출할 수 있으며 비가시성이 우수하다.
Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.
오늘날 의료정보화 수준향상과 디지털 병원화의 흐름에 따라 PACS는 의료기관의 핵심 인프라 중 하나로 자리매김하였다. 이와 함께 생산되는 디지털 의료영상의 종류 및 의료영상 데이터가 양적으로 급증하고 있으며, 이는 의료영상 데이터의 효과적인 보관을 위한 의료영상 압축을 중요한 요소로 부각시킨다. 현재 의료영상에 관한 사실상의 표준인 DICOM 규격에서는 의료영상 압축을 위하여 무손실 압축기법인 RLE를 명시하고 있으나, 무손실 범용 압축기법인 RLE는 인체의 대칭성을 가지는 많은 의료영상에 적용하면 높은 압축율 기대하기 힘들다. 이 논문에서는 다양한 의료영상 중 대칭 특성을 크게 내포하는 뇌 CT 영상을 대상으로 하여 영상 내 관심영역을 검출하고 대칭특성에 따라 영상의 픽셀 값을 재코딩하는 전처리 하고 영상을 압축하는 기법을 제안한다. 실험에 의하면, 제안한 기법은 RLE 압축과 영상 내 관심영역을 검출하지 않고 압축할 때와 비교하여 높은 압축률을 보인다.
PACS and Medical Image System use only high level metadata in retrieving desired image nowadays. In order to retrieve Medical Image Data more efficiently, it would be needed to retrieve similarity by utilizing low level metadata as well as keyword retrieval by high level metadata. Thus, In this paper presents that it has realized similarity retrieval by low level metadata on the basis of MPEG-7, and keyword retrieval by high level metadata of DICOM base. It would be also available to look into medical image data in various methods and read accurate image promptly for diagnosis and treatment by retrieval with integrating two metadata.
기존의 필름 X-Ray 및 CCD(Charge Coupled Device) 방식은 공간적인 제약과 진단 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 방식들의 단점을 보완할 수 있는 TFT-DXD 방식의 digital X-ray detector (DR1000C)를 이용한 고효율 의료 영상처리시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 DR1000C를 이용한 의료용 영상처리시스템은 기존의 X-Ray 방식에 비해 공간 효율성이 높고 진단 시간이 짧아진다는 장점이 있다. 영상처리시스템에서 획득한 영상을 고화질로 만들기 위해 1900*1200의 해상도를 가지는 LCD 컨트롤 드라이버를 개발하였고, 영상의 성능향상을 위해 enhancement unsharp masking 기법을 제안하여, 기존의 방식과 비교하였다.
Many radiological modalities has been applied to medicine as a basic fundamental diagnosis and therapy recently. The prevalence of computer systems affect most images to be digitized. However conventional X-ray film images are not digital images eventhough they covers 70% of all radiologica images. This is the hinderacne of building PACS. In this paper all radiological digital imaging parts such as DSA. CR. MRI. SPECT. PET and ultrasonography were briefly introduced and the applications were described. In brief digital radiography contribute to enhance the medical service quality. And the digital substituition of conventional X-ray film image is inevitable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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