In this paper, we propose a series of calibrations f3r the x-ray three dimensional imaging system. In the developed x-ray system, a three dimensional inner and outer shape of an object can be reconstructed out of two dimensional transmitted x-ray image set, which are acquired by projecting x-ray to the object from different views. To achieve this, a reconstruction algorithm which estimates and updates the three dimensional volume from x-ray images is developed. The algorithm is named as uniform and simultaneous algebraic reconstruction technique(USART) which is an iterative method estimating a 3D volume based on its projected images. In this method, it is assumed that the imaging conditions that are the relative positions between the x-ray sources, object and the image planes are blown. Practically it is not easy to know the three dimensional coordinate of the components of the system, since the x-ray is not visible and the image distortions are present due to the optical components in the system. In this paper, methods of correcting image distortions are present firstly. Then the coordinates of the x-ray systems are calibrated from the x-ray images of the grid pattern. Some experimental results on these calibrations are present and discussed.
Over the 50 percents of women who are older than 45 years have osteoporosis. Because people hardly recognize this disease by themselves, the researches that measure bone mineral density have been doing widely to detect osteoporosis in the early stage. The most widely used methods for bone mineral density measurement are based on the X-ray imaging. Among them, DEXA(Dual-energy X-ray Absorptiometry) imaging is one of the important methods in bone mineral density measurement. DEXA images are useful methods to increase diagnosis efficiency by reducing anatomic noise as two images obtained from two different energy levels. However, it has some problems to a calibration parameter determined by the heuristic method for bone extraction. In this paper, we propose the method to extract bone in DEXA image using calibration parameter based on anatomic attenuation coefficient. The experimental results reveal that the proposed method is effective.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.10
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pp.108-117
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2015
If typical contrast enhancement algorithms for natural images are applied to X-ray images, they may cause artifacts such as overshooting or produce unnatural visual quality because they do not consider inherent characteristics of X-ray images. In order to overcome such problems, we propose a locally adaptive block-based contrast enhancement algorithm for X-ray images. After we derive a weighted cumulative distribution function for each block, we apply it to each block for contrast enhancement. Then, we obtain images that are removed from block effect by adopting block-based overlapping. In post-processing, we obtain the final image by emphasizing high frequency components. Experimental results show that the proposed block-based contrast enhancement algorithm provides at maximum 5-times higher visual quality than the exiting algorithm in terms of quantitative contrast metric.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.589-591
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2022
흉부 X-ray 영상은 폐 질환을 진단하는 기본적인 도구로써 널리 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 흉부 X-ray 영상의 품질을 평가하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 주관적인 기준에 따라 수 작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 기반으로 인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과 상태의 5가지 품질 평가를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 품질 판단에 소요되는 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 병변 진단을 위한 학습 모델 개발의 양질의 학습 데이터를 선별하는 전처리 과정에 활용될 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.4
no.2
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pp.371-378
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2000
In this study, we proposed pathological pattern detection system for X-ray chest image using artificial neural network. In a physical examination, radiologists have checked on the chest image projected the view box by a magnifying glass and found out what the disease is. Here, the detection of X-ray fluoroscopy is tedious and time-consuming for human doing. Lowering of efficiency for chest diagnosis is caused by lots mistakes of radiologist because of detecting the micro pathology from the film of small size. So, we proposed the method for disease detection using artificial neural network and digital image processing on a X-ray chest image. This method composes the function of image sampling, median filter, image equalizer used neural network and pattern recognition used neural network. We confirm this method has improved the problem of a conventional method.
Most diagnostic devices in the medical field use X-ray sources, which emit energy spectra. In radiological diagnosis, the quantitative and qualitative analyses of X-rays are essential for maintaining the image quality and minimizing the radiation dose to patients. This work aims to obtain the X-ray energy spectra used in diagnostic imaging by Monte Carlo simulation. Various X-ray spectra are simulated using a Monte Carlo simulation tool. These spectra are then compared to the reference data obtained with a tungsten anode spectral model using the interpolating polynomial (TASMIP) code. The X-ray tube voltages used are 50, 60, 80, 100, and 110 kV, respectively. CdTe and a-Se detector are used as the detectors for obtaining the X-ray spectra. Simulation results demonstrate that the various X-ray spectra are well matched with the reference data. Based on the simulation results, an appropriate X-ray spectrum, in accordance with the tube voltage, can be selected when generating an image for diagnostic imaging. The dose to be delivered to the patient can be predicted prior to examination in the diagnostic field.
Spatial resolution is determined by the performance of x-ray optics used in the x-ray imaging system. A zone plate was designed for obtaining a high spatial resolution image at x-ray energy of 8.5keV. A spatial resolution of 80 nm was estimated by the ray tracing when an x-ray tube of tungsten targe was used instead of synchrotron radiation. The designed zone plate of outermost zone width of 40nm was successfully fabricated by the electron-beam lithography.
최근 포항 방사광 가속기 연구소에 미세구조 X-선 영상 실험을 위한 5C1 방사광(Synchrtoron Radiation) 빔라인이 건설되었다. 광대역의 에너지 스펙트럼을 가진 방사광 X-선이 물체를 투과한 후 CdWO$_{4}$ scintillator에 의해 가시광선으로 바뀌고, 그 빛을 CCD 카메라로 받아들여 영상을 획득하게 된다. 방사광 X-선은 일반 의료진단용 X-선에 비하여 위상이 일치하고, 평행하며, 그 양이 풍부한 특성들을 갖고 있다. 방사광 영상시스템과 X-선 유방촬영 시스템에서 영상을 획득하여 영상특성들을 비교, 분석하였다. 고-분해능 X-선 시험 패턴(20 line pairs mm$^{-1}$), 유방촬영 팬텀, 파라핀에 고정한 인체 유방암조직과 포르말린에 고정한 인체 유방암조직, 그리고 capillary tube내 micro-bubbles등의 방사광 영상은 기존의 X-선 유방촬영시스템에서 얻은 영상보다 분해능이 뛰어나고 영상질도 우수하였다. 방사광 X-선 영상시스템은 micrometer 공간 분해능 영상을 획득할 수 있어 많은 기초분야의 영상연구와 의료영상분야에서도 활발하게 활용될 것으로 기대된다.
X-ray image analysis is a very important field to improve the early diagnosis rate and prediction accuracy of periodontal disease. Research on the development and application of artificial intelligence-based algorithms to improve the quality of such dental X-ray images is being widely conducted worldwide. Thus, the aim of this study was to design a super-resolution algorithm for predicting periodontal disease and to evaluate its applicability in dental X-ray images. The super-resolution algorithm was constructed based on the convolution layer and ReLU, and an image obtained by up-sampling a low-resolution image by 2 times was used as an input data. Also, 1,500 dental X-ray data used for deep learning training were used. Quantitative evaluation of images used root mean square error and structural similarity, which are factors that can measure similarity through comparison of two images. In addition, the recently developed no-reference based natural image quality evaluator and blind/referenceless image spatial quality evaluator were additionally analyzed. According to the results, we confirmed that the average similarity and no-reference-based evaluation values were improved by 1.86 and 2.14 times, respectively, compared to the existing bicubic-based upsampling method when the proposed method was used. In conclusion, the super-resolution algorithm for predicting periodontal disease proved useful in dental X-ray images, and it is expected to be highly applicable in various fields in the future.
Radiation exposure from medical diagnostic imaging procedures to patients is one of the most significant interests in diagnostic x-ray system. A miniature x-ray intraoral tube was developed for the first time in the world which can be inserted into the mouth for imaging. Dose evaluation should be carried out in order to utilize such an imaging device for clinical use. In this study, dose evaluation of the new x-ray unit was performed by 1) using a custom made in vivo Pig phantom, 2) determining exposure condition for the clinical use, and 3) measuring patient dose of the new system. On the basis of DRLs (Diagnostic Reference Level) recommended by KDFA (Korea Food & Drug Administration), the ESD (Entrance Skin Dose) and DAP (Dose Area Product) measurements for the new x-ray imaging device were designed and measured. The maximum voltage and current of the x-ray tubes used in this study were 55 kVp, and 300 mA. The active area of the detector was $72{\times}72mm$ with pixel size of $48{\mu}m$. To obtain the operating condition of the new system, pig jaw phantom images showing major tooth-associated tissues, such as clown, pulp cavity were acquired at 1 frame/sec. Changing the beam currents 20 to $80{\mu}A$, x-ray images of 50 frames were obtained for one beam current with optimum x-ray exposure setting. Pig jaw phantom images were acquired from two commercial x-ray imaging units and compared to the new x-ray device: CS 2100, Carestream Dental LLC and EXARO, HIOSSEN, Inc. Their exposure conditions were 60 kV, 7 mA, and 60 kV, 2 mA, respectively. Comparing the new x-ray device and conventional x-ray imaging units, images of the new x-ray device around teeth and their neighboring tissues turn out to be better in spite of its small x-ray field size. ESD of the new x-ray device was measured 1.369 mGy on the beam condition for the best image quality, 0.051 mAs, which is much less than DRLs recommended by IAEA (International Atomic Energy Agency) and KDFA, both. Its dose distribution in the x-ray field size was observed to be uniform with standard deviation of 5~10 %. DAP of the new x-ray device was $82.4mGy*cm^2$ less than DRL established by KDFA even though its x-ray field size was small. This study shows that the new x-ray imaging device offers better in image quality and lower radiation dose compared to the conventional intraoral units. In additions, methods and know-how for studies in x-ray features could be accumulated from this work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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