International journal of advanced smart convergence
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제7권2호
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pp.1-6
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2018
In this paper, we propose an automatic left ventricle segmentation method in computed tomography angiography (CTA) using separating energy function. First, we smooth the images by applying anisotropic diffusion filter to remove noise. Secondly, the volume of interest (VOI) is detected by using k-means clustering. Thirdly, we divide the left and right heart with split energy function. Finally, we extract only left ventricle from left and right heart with optimizing cost function including orientation term.
In computed tomography, the errors asociated with interpolation in the reconstruction process degrade the reconstructed image and may cause divergence unless a large number of rays is used. A new data acquisition scheme without interpolation is developed in this paper. Samples (projection data ) are taken in phase with samples of the Cartesian grid to eliminated errors associated with interpolation process.
Lee, Jung Hwan;Han, In Ho;Kim, Dong Hwan;Yu, Seunghan;Lee, In Sook;Song, You Seon;Joo, Seongsu;Jin, Cheng-Bin;Kim, Hakil
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제63권3호
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pp.386-396
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2020
Objective : To generate synthetic spine magnetic resonance (MR) images from spine computed tomography (CT) using generative adversarial networks (GANs), as well as to determine the similarities between synthesized and real MR images. Methods : GANs were trained to transform spine CT image slices into spine magnetic resonance T2 weighted (MRT2) axial image slices by combining adversarial loss and voxel-wise loss. Experiments were performed using 280 pairs of lumbar spine CT scans and MRT2 images. The MRT2 images were then synthesized from 15 other spine CT scans. To evaluate whether the synthetic MR images were realistic, two radiologists, two spine surgeons, and two residents blindly classified the real and synthetic MRT2 images. Two experienced radiologists then evaluated the similarities between subdivisions of the real and synthetic MRT2 images. Quantitative analysis of the synthetic MRT2 images was performed using the mean absolute error (MAE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR). Results : The mean overall similarity of the synthetic MRT2 images evaluated by radiologists was 80.2%. In the blind classification of the real MRT2 images, the failure rate ranged from 0% to 40%. The MAE value of each image ranged from 13.75 to 34.24 pixels (mean, 21.19 pixels), and the PSNR of each image ranged from 61.96 to 68.16 dB (mean, 64.92 dB). Conclusion : This was the first study to apply GANs to synthesize spine MR images from CT images. Despite the small dataset of 280 pairs, the synthetic MR images were relatively well implemented. Synthesis of medical images using GANs is a new paradigm of artificial intelligence application in medical imaging. We expect that synthesis of MR images from spine CT images using GANs will improve the diagnostic usefulness of CT. To better inform the clinical applications of this technique, further studies are needed involving a large dataset, a variety of pathologies, and other MR sequence of the lumbar spine.
본 연구에서는 cone beam computed tomography (CBCT)를 이용한 삼차원 영상을 기준으로 CBCT-재구성 파노라마영상 형성 시의 신뢰성을 입증하고 CBCT 삼차원 영상과 비교하여 실제 근원심 치축을 가장 잘 나타낼 수 있는 이차원 파노라마영상을 찾고자 하였다. 연구 모형은 두부계측방사선사진의 평균치에 따라 제작되었고 CBCT와 파노라마방사선영상 촬영을 위해 촬영 시마다 연구 모형이 반복적으로 재위치되었다. 파노라마방사선영상은 $-5^{\circ}$, $0^{\circ}$, $+5^{\circ}$로 연구 모형의 교합평면을 변화시키면서 촬영되었다. 이후 CBCT 삼차원 영상과 CBCT-재구성 파노라마영상 및 파노라마방사선영상에서 측정된 계측값을 평가하였다. CBCT 삼차원 영상과 CBCT-재구성 파노라마영상의 전치 및 견치부에서 통계학적으로 유의성 있는 차이를 나타내지 않았으나 대부분의 소구치부에서는 통계학적으로 유의성 있는 차이를 나타내었다. 그리고 CBCT-재구성 파노라마영상과 파노라마방사선영상은 대부분의 치아에서 통계학적으로 유의성 있는 차이를 나타내었다. CBCT-재구성 파노라마영상이 근원심 치축 평가 시 임상적으로 사용 가능함을 보여주었다.
전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.
본 연구는 전산화단층촬영의 테이블에 에어 매트리스의 적용으로 인한 환자의 주관적 편안함의 변화를 설문지를 통하여 분석하고, 환자의 임상 영상을 정량적 정성적 평가를 통하여 화질 변화를 분석하여 에어 매트리스의 유용성을 평가하고자 하였다. 연구에 참여한 피험자는 남성이 221명, 여성이 229명이었으며, 연령 범위는 만 18세에서 86세이다. 영상의 화질 변화를 평가하기 위해 연구 대상자 중 Chest CT & Enhancement를 촬영한 환자를 단순 무작위 표본 추출(Simple random sampling) 방법을 사용하여 정량적 평가를 위하여 각 군당 50명씩 총 150명의 환자를 선정하였으며, 정성적 평가를 위하여 각 군당 20명씩 총 60명의 환자를 선정하였다. 본 연구결과 에어 매트리스로 인하여 환자의 주관적 편안함이 증가하였으며, 임상영상의 정량적, 정성적 평가 결과 화질의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과를 보았을 때 에어 매트리스는 진단 영상에 아무런 해가 없이 환자의 주관적인 편안함을 높일 수 있는 방법으로 유용하게 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
Post-mortem computed tomography (PMCT) is commonly employed in the field of forensic pathology. PMCT was mainly performed using a whole-body scan with a wide field of view (FOV), which lead to a decrease in spatial resolution due to the increased pixel size. This study aims to evaluate the potential for developing a super-resolution model based on conditional generative adversarial networks (CGAN) to enhance the image quality of CT. 1761 low-resolution images were obtained using a whole-body scan with a wide FOV of the head phantom, and 341 high-resolution images were obtained using the appropriate FOV for the head phantom. Of the 150 paired images in the total dataset, which were divided into training set (96 paired images) and validation set (54 paired images). Data augmentation was perform to improve the effectiveness of training by implementing rotations and flips. To evaluate the performance of the proposed model, we used the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM) and Deep Image Structure and Texture Similarity (DISTS). Obtained the PSNR, SSIM, and DISTS values of the entire image and the Medial orbital wall, the zygomatic arch, and the temporal bone, where fractures often occur during head trauma. The proposed method demonstrated improvements in values of PSNR by 13.14%, SSIM by 13.10% and DISTS by 45.45% when compared to low-resolution images. The image quality of the three areas where fractures commonly occur during head trauma has also improved compared to low-resolution images.
CT는 단층촬영을 이용한 의학적인 영상 진단 기법이다. CT는 3차원적인 방사선학적 영상 기법으로 염증의 평가에는 적합하지 않으나, 석회화된 조직을 직접적인 3차원 영상으로 보여주므로 뼈 손상의 평가에는 유용하다. 본 연구는 실험적으로 유도된 랫드의 보조관절염에서 관절의 병리학적 변화와 뼈 파괴의 정량적 분석을 3차원 CT 영상을 통하여 평가하고자 실시되었다. 그 결과 랫드의 보조관절염에서 병변의 파괴성 진행이 3차원 CT 영상을 통해 정량화될 수 있었고, 따라서 관절염 질환의 상태 및 실험적인 치료 약제의 효능 평가에 3차원 CT 영상 기법이 효과적일 것으로 생각된다.
Emission computed tomography에 있어서 Bayesian방법에 근거한 통계학적 영상 재구성법이 수년간에 걸쳐 중요한 관심사로 대두되어 왔다. 이는 Bayesian 접근 방법을 사용할 경우 영상 재구성 알고리즘에 재구성하고자 하는 영상에 대한 사전정보를 포함시킬 수 있기 때문이었다. 이러한 방법은 경우에 따라 향상된 성능을 보이고 있으나, 막대한 계산시간으로 인해 실제 임상에 적용되기가 매우 어려운 상황이다. 한편, filtered backprojection(FBP)은 알고리즘 자체가 간단하고 계산시간도 매우 단축되므로 대부분의 임상에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 Bayesian 영상 재구성에서 매우 유용하게 사용되는 spline 모델을 FBP의 고주파 감쇠를 위한 정칙자로 사용함으로써 FBP 영상 재구성에 Bayesian 방법과 유사한 효과를 얻을 수 있음을 보인다.
Guerrero, Maria Eugenia;Noriega, Jorge;Castro, Carmen;Jacobs, Reinhilde
Imaging Science in Dentistry
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제44권2호
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pp.121-128
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2014
Purpose: The present study was performed to compare the planning of implant placement based on panoramic radiography (PAN) and cone-beam computed tomography (CBCT) images, and to study the impact of the image dataset on the treatment planning. Materials and Methods: One hundred five partially edentulous patients (77 males, 28 females, mean age: 46 years, range: 26-67 years) seeking oral implant rehabilitation were referred for presurgical imaging. Imaging consisted of PAN and CBCT imaging. Four observers planned implant treatment based on the two-dimensional (2D) image data-sets and at least one month later on the three-dimensional (3D) image dataset. Apart from presurgical diagnostic and dimensional measurement tasks, the observers needed to indicate the surgical confidence levels and assess the image quality in relation to the presurgical needs. Results: All observers confirmed that both imaging modalities (PAN and CBCT) gave similar values when planning implant diameter. Also, the results showed no differences between both imaging modalities for the length of implants with an anterior location. However, significant differences were found in the length of implants with a posterior location. For implant dimensions, longer lengths of the implants were planned with PAN, as confirmed by two observers. CBCT provided images with improved scores for subjective image quality and surgical confidence levels. Conclusion: Within the limitations of this study, there was a trend toward PAN-based preoperative planning of implant placement leading towards the use of longer implants within the posterior jaw bone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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