Multimodal medical image fusion is the process of retrieving valuable information from medical images. The primary goal of medical image fusion is to combine several images obtained from various sources into a distinct image suitable for improved diagnosis. Complexity in medical images is higher, and many soft computing methods are applied by researchers to process them. Intuitionistic fuzzy sets are more appropriate for medical images because the images have many uncertainties. In this paper, a new method, based on Sugeno's intuitionistic fuzzy set (SIFS), is proposed. First, medical images are converted into Sugeno's intuitionistic fuzzy image (SIFI). An exponential intuitionistic fuzzy entropy calculates the optimum values of membership, non-membership, and hesitation degree functions. Then, the two SIFIs are disintegrated into image blocks for calculating the count of blackness and whiteness of the blocks. Finally, the fused image is rebuilt from the recombination of SIFI image blocks. The efficiency of the use of SIFS in multimodal medical image fusion is demonstrated on several pairs of images and the results are compared with existing studies in recent literature.
The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).
The purpose of multimodal medical image fusion (MMIF) is to integrate images of different modes with different details into a result image with rich information, which is convenient for doctors to accurately diagnose and treat the diseased tissues of patients. Encouraged by this purpose, this paper proposes a novel method based on a two-scale decomposer and detail preservation model. The first step is to use the two-scale decomposer to decompose the source image into the energy layers and structure layers, which have the characteristic of detail preservation. And then, structure tensor operator and max-abs are combined to fuse the structure layers. The detail preservation model is proposed for the fusion of the energy layers, which greatly improves the image performance. The fused image is achieved by summing up the two fused sub-images obtained by the above fusion rules. Experiments demonstrate that the proposed method has superior performance compared with the state-of-the-art fusion methods.
다중모드 의료영상 융합(MMIF)은 각기 다른 특징들을 나타내는 여러 종류의 모드의 이미지를 풍부한 정보가 포함된 하나의 결과 이미지로 통합하는 것이다. 이러한 의료영상 융합은 의사가 환자의 병변을 정확하게 관찰하고 치료하는 것을 도와줄 수 있다. 이러한 목적에 영향을 받아 본 논문에서는 복층 분해기 및 미세구조 보존 모델에 기반한 새로운 방법을 제안한다. 첫째, 복층 분해기를 사용하여 소스 이미지를 미세정보 보존의 특성을 갖는 에너지 층과 구조적 층으로 분해하였다. 둘째, 구조 텐서 연산자와 max-abs를 결합하여 구조적 층을 융합한다. 에너지 층의 융합을 위해 미세구조 보존 모델을 제안하였으며 이미지 융합성능을 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로, 융합규칙을 통해 형성된 두 개의 융합된 하위 이미지를 합산하여 구축하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 현재까지 최첨단 융합 방법들과 비교하여 우수한 성능을 나타내는 것을 검증하였다.
We have developed and applied a diagnostic Multi-Leaf Collimator (MLC) to optimized the X-ray field in medical imaging and the usefulness evaluated through the fusion of infrared image and X-ray image acquired by infrared camera. The hand and skull radiography with multi-leaf collimator(MLC) showed significant area dose reductions of 22.9% and 31.3% compared to ARC and leakage dose was compliant with KS A 4732. Also scattering doses of 50 cm and 100 cm showed a significant decrease to confirm the usefulness of MLC. It was confirmed that the fusion of infrared images with an adjustable degree of transparency was possible in the X-ray images. Therefore, fusion of anatomical information with physiological convergence is expected to contribute and improvement of diagnostic ability. In addition, the feasibility of convergence X-ray imaging and DITI devices and the possibility of driving MLC with infrared images were confirmed.
최근 PET/CT영상의 발달로 종양의 진단 및 평가를 통해 임상에 많은 도움을 주고 있다. 특히 PET와 CT를 융합한 Fusion PET/CT영상이나 2차원 PET영상을 3차원 영상으로 재구성한 최대강도영상(Maximum Intensity Projection)은 전체적인 병변을 한눈에 시각화하는 데 유용하게 쓰이고 있다. 하지만 Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 $^{18}F$-FDG의 생리적 배출로 소변이나 요루주머니에 의한 열소가 나타나 병변이 겹쳐져 육안적으로 병변을 구별하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 소변에 의해 나타나는 열소 부위를 제거하여 병변의 분별력을 향상하고자 한다. 2008년 9월부터 2009년 3월까지 내원한 환자 중 PET/CT 검사에서 자궁, 방광, 직장 부위의 질환으로 잔존하는 소변량이 많은 환자들을 대상으로 하였다. 분석장비는 GE사의 Advantage Workstation AW4.3 05 버전 Volume Viewer 프로그램을 사용하였다. 분석 방법은 2D PET axial volume 영상에서 제거하고자 하는 region에 ROI를 설정하여 Cut Outside를 선택한 후 coronal volume 영상도 동일한 방법을 적용한다. 다음으로 3D Tools의 threshold 값을 지정하고, Advanced Processing에서 Subtraction을 선택하여 차집합 방식으로 소변 영상만을 소거한다. 이렇게 Region Cut Subtraction이 된 2D PET영상과 CT영상으로 Fusion영상과 MIP영상을 만들어 Region Cut Subtraction하지 않은 영상과 비교한다. Fusion & MIP 3D 재구성 영상에서 Advantage Workstation AW4.3 05버전의 Region Cut Subtraction으로 환자의 소변이나 요루주머니에 의한 열소 부위를 제거할 수 있었다. Region Cut Definition을 사용한 영상에서 그렇지 않은 영상보다 소변 섭취 때문에 구별이 어렵던 병변과의 경계가 보다 명확하게 재구성되었다. 영상을 재구성하는 과정에서 Region Cut Subtraction을 사용하여 열소 부위를 제거한다면 기존에 사용하던 단순 역치범위 설정에 의한 영상 소거법보다 우수한 진단적 정보를 제공할 것이다. 특히 방광, 자궁, 직장 부위 질환의 경우, 판독의와 임상의에게 판독에 보다 유용한 영상 정보를 제공하고, 영상의 질적 향상에 도움이 될 것이라 판단된다.
융합 이미지 생성의 목적은 여러 입력 이미지에 나타난 주요 시각적인 정보를 결합시켜 하나의 보다 정보적이고 완성적인 출력 이미지를 얻는 데 있다. 현재 이러한 이미지 융합 기술은 영상 의료, 원격 감지, 로봇공학 등의 분야에서 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피에 의한 임계값 추정과 이를 바탕으로 하는 특징 벡터 추출 및 상호 정보량에 의한 특징 벡터들의 밀접한 관계를 추정하는 방식으로 융합 이미지를 생성하는 하나의 접근방식을 제안한다. 이러한 융합 이미지 생성 방식은 이미지의 전반적인 불확실성을 감소시킨다는 점에서 장점이 있고, 더 나아가서 융합되는 이미지들 가운데 블러링 이미지가 사용되는 경우에 이미지 정합이 다른 기법에 비해 보다 좋은 성능을 가진다는 점이다.
영상융합이란 두 개 이상의 영상을 하나의 영상으로 결합하는 기술로 원격탐사, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 의료영상 그리고 군사분야 등 여러 분야에서 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 변환을 이용한 영상 융합규칙들은 웨이블렛 분해 후 얻어진 각 영역에서 평균 혹은 분산과 같은 액티비티(activity) 측도를 단순 수치 비교를 통하여 영상융합의 픽셀을 선택하였다. 이 경우 특징을 갖고 있는 영상이 융합과정에서 배제될 수 있고 또한 잡음의 영향으로 왜곡된 융합영상을 얻을 가능성이 높다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환 하에 분산에 대한 통계적 검정인 제곱 순위 검정을 사용하여 통계적으로 유의하다고 판단되는 영역만을 융합 영상의 대체 영역으로 선택하였다. 영상 실험 결과 제안된 방법은 가시적인 평가에서 뿐 만 아니라 정량적인 평가에서도 입력 영상의 종류와 관계없이 기존의 방법들 보다 뛰어난 결과를 보여주었다.
In the pursuit of enhancing image fusion techniques, this research presents a novel approach for fusing multimodal images, specifically infrared (IR) and visible (VIS) images, utilizing a combination of partial differential equations (PDE) and discrete cosine transformation (DCT). The proposed method seeks to leverage the thermal and structural information provided by IR imaging and the fine-grained details offered by VIS imaging create composite images that are superior in quality and informativeness. Through a meticulous fusion process, which involves PDE-guided fusion, DCT component selection, and weighted combination, the methodology aims to strike a balance that optimally preserves essential features and minimizes artifacts. Rigorous evaluations, both objective and subjective, are conducted to validate the effectiveness of the approach. This research contributes to the ongoing advancement of multimodal image fusion, addressing applications in fields like medical imaging, surveillance, and remote sensing, where the marriage of IR and VIS data is of paramount importance.
Park, Jin-Hoon;Choi, Chung-Gon;Jeon, Sang-Ryong;Rhim, Seung-Chul;Kim, Chang-Jin;Roh, Sung-Woo
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제49권5호
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pp.267-272
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2011
Objective : Although iliac crest autograft is the gold standard for lumbar fusion, the morbidity of donor site leads us to find an alternatives to replace autologous bone graft. Ceramic-based synthetic bone grafts such as hydroxyapatite (HA) and b-tricalcium phosphate (b-TCP) provide scaffolds similar to those of autologous bone, are plentiful and inexpensive, and are not associated with donor morbidity. The present report describes the use of Polybone$^{(R)}$ (Kyungwon Medical, Korea), a beta-tricalcium phosphate, for lumbar posterolateral fusion and assesses clinical and radiological efficacy as a graft material. Methods : This study retrospectively analyzed data from 32 patients (11 men, 21 women) who underwent posterolateral fusion (PLF) using PolyBone$^{(R)}$ from January to August, 2008. Back and leg pain were assessed using a Numeric Rating Scale (NRS), and clinical outcome was assessed using the Oswestry Disability Index (ODI). Serial radiological X-ray follow up were done at 1, 3, 6 12 month. A computed tomography (CT) scan was done in 12 month. Radiological fusion was assessed using simple anterior-posterior (AP) X-rays and computed tomography (CT). The changes of radiodensity of fusion mass showed on the X-ray image were analyzed into 4 stages to assess PLF status. Results : The mean NRS scores for leg pain and back pain decreased over 12 months postoperatively, from 8.0 to 1.0 and from 6.7 to 1.7, respectively. The mean ODI score also decreased from 60.5 to 17.7. X-rays and CT showed that 25 cases had stage IV fusion bridges at 12 months postoperatively (83.3% success). The radiodensity of fusion mass on X-ray AP image significantly changed at 1 and 6 months. Conclusion: The present results indicate that the use of a mixture of local autologous bone and PolyBone$^{(R)}$ results in fusion rates comparable to those using autologous bone and has the advantage of reduced morbidity. In addition, the graft radiodensity ratio significantly changed at postoperative 1 and 6 months, possibly reflecting the inflammatory response and stabilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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