For identifying the pathological findings in magnetic resonance images (MRIs), normal anatomical structures in MRIs should be identified in advance. For studying the anatomical structures in MRIs, a learning tool that includes the followings is necessary. First, MRIs of the entire body; second, horizontal, coronal, and sagittal MRIs; third, segmented images corresponding to the MRIs; fourth, three dimensional (3D) images of the anatomical structures in the MRIs; fifth, software incorporating the MRIs, segmented images, and 3D images. Such a learning tool, however, is hard to obtain. Therefore, in this research, such a learning tool which helps medical students and doctors study the normal anatomical structures in MRIs was made as follows. A healthy young Korean male adult with standard body shape was selected. Six hundred thirteen MRIs of the entire body were scanned (slice thickness 3 mm, interslice gap 0 mm, field of view 480 mm${\times}$480 mm, resolution 512${\times}$512, T1 weighted), and transferred to the personal computer. Sixty anatomical structures in the MRIs were segmented to make segmented images. Coronal, sagittal MRIs and coronal, sagittal segmented images were made. On the basis of the segmented images, forty-seven anatomical structures 3D images were made by manual surface reconstruction method. Software incorporating the MRIs, segmented images, and 3D images was composed. This learning tool that includes horizontal, coronal, sagittal MRIs of the entire body, corresponding segmented images, 3D images of the anatomical structures in the MRIs, and software is expected to help medical students and doctors study the normal anatomical structures in MRIs. This learning tool will be presented worldwide through Internet or CD titles.
Huh Seung Jae;Ahn Yong Chan;Lim Do Hoon;Cho Chung Keun;Kim Dae Yong;Yeo Inhwan;Kim Moon Kyung;Chang Seung Hee;Park Suk Won
Radiation Oncology Journal
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v.18
no.1
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pp.67-72
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2000
Background :The authors have developed a Digital image chart(DIC) and digital Radiotherapy Record System (DRRS). We have evaluated the DIC and DRRS for reliability, usefulness, ease of use, and efficiency. Materials and Methods :The basic design of the DIC and DRRS was to build an digital image database of radiation therapy Patient records for a more efficient and timely flow of critical image information throughout the department. This system is a submit of comprehensive radiation oncology management system (C-ROMS) and composed of a picture archiving and communication system (PACS), a radiotherapy information database, and a radiotherapy imaging database. The DIC and DRRS were programmed using Delphi under a Windows 95 environment and is capable of displaying the digital images of patients identification photos, simulation films, radiotherapy setup, diagnostic radiology images, gross lesion Photos, and radiotherapy Planning isodose charts with beam arrangements. Twenty-three clients in the department are connected by Ethernet (10 Mbps) to the central image server (Sun Ultra-sparc 1 workstation). Results :From the introduction of this system in February 1998 through December 1999, we have accumulated a total of 15,732 individual images for 2,556 patients. We can organize radiation therapy in a 'paperless' environment in 120 patients with breast cancer. Using this system, we have succeeded in the prompt, accurate, and simultaneous access to patient care information from multiple locations throughout the department. This coordination has resulted in improved operational efficiency within the department. Conclusion :The authors believe that the DIC and DRRS has contributed to the improvement of radiation oncology department efficacy as well as to time and resource savings by providing necessary visual information throughout the department conveniently and simultaneously. As a result, we can also achieve the 'paperless' and 'filmless' practice of radiation oncology with this system.
Objective: The result of finite element analysis depends on material properties, structural expression, density of element, and boundar or loading conditions. To represent proper elastic behavior, a finite element model was made using Hounsfield unit (HU) values in CT images. Methods: A 13 year 6 month old male was used as the subject. A 3 dimensional visualizing program, Mimics, was used to build a 3D object from the DICOM file which was acquired from the CT images. Model 1 was established by giving 24 material properties according to HU. Model 2 was constructed by the conventional method which provides 2 material properties. Protraction force of 500g was applied at a 45 degree downward angle from Frankfort horizontal (FH) plane. Results: Model 1 showed a more flexible response on the first premolar region which had more forward and downward movement of the maxillary anterior segment. Maxilla was bent on the sagittal plane and frontal plane. Model 2 revealed less movement in all directions. It moved downward on the anterior part and upward on the posterior part, which is clockwise rotation of the maxilla. Conclusion: These results signify that different outcomes of finite element analysis can occur according to the given material properties and it is recommended to use HU values for more accurate results.
Purpose: In this study, we developed a new software tool for the analysis of renal scintigraphy which can be modified more easily by a user who needs to study new clinical applications, and the appropriateness of the results from our program was studied. Materials and Methods: The analysis tool was programmed with IDL5.2 and designed for use on a personal computer running Windows. For testing the developed tool and studying the appropriateness of the calculated glomerular filtration rate (GFR), $^{99m}Tc$-DTPA was administered to 10 adults in normal condition. In order to study the appropriateness of the calculated mean transit time (MTT), $^{99m}Tc-DTPA\;and\;^{99m}Tc-MAG3$ were administered to 11 adults in normal condition and 22 kidneys were analyzed. All the images were acquired with ORBITOR. the Siemens gamma camera. Results: With the developed tool, we could show dynamic renal images and time activity curve (TAC) in each ROI and calculate clinical parameters of renal function. The results calculated by the developed tool were not different statistically from the results obtained by the Siemens application program (Tmax: p=0.68, Relative Renal Function: p:1.0, GFR: p=0.25) and the developed program proved reasonable. The MTT calculation tool proved to be reasonable by the evaluation of the influence of hydration status on MTT. Conclusion: We have obtained reasonable clinical parameters for the evaluation of renal function with the software tool developed in this study. The developed tool could prove more practical than conventional, commercial programs.
Purpose: The conventional gamma camera is not ideal for scintimammography because of its large detector size (${\sim}500mm$ in width) causing high cost and low image quality. We are developing a small gamma camera dedicated for breast imaging. Materials and Methods: The small gamma camera system consists of a NaI (T1) crystal ($60 mm{\times}60 mm{\times}6 mm$) coupled with a Hamamatsu R3941 Position Sensitive Photomultiplier Tube (PSPMT), a resister chain circuit, preamplifiers, nuclear instrument modules, an analog to digital converter and a personal computer for control and display. The PSPMT was read out using a standard resistive charge division which multiplexes the 34 cross wire anode channels into 4 signals ($X^+,\;X^-,\;Y^+,\;Y^-$). Those signals were individually amplified by four preamplifiers and then, shaped and amplified by amplifiers. The signals were discriminated ana digitized via triggering signal and used to localize the position of an event by applying the Anger logic. Results: The intrinsic sensitivity of the system was approximately 8,000 counts/sec/${\mu}Ci$. High quality flood and hole mask images were obtained. Breast phantom containing $2{\sim}7 mm$ diameter spheres was successfully imaged with a parallel hole collimator The image displayed accurate size and activity distribution over the imaging field of view Conclusion: We have succesfully developed a small gamma camera using NaI(T1)-PSPMT and nuclear Instrument modules. The small gamma camera developed in this study might improve the diagnostic accuracy of scintimammography by optimally imaging the breast.
Purpose: This study was undertaken to revise and update the Nutrition Quotient (NQ) for Korean adults, a tool used to evaluate dietary quality and behavior. Methods: The first 31 items of the measurable food behavior checklist were adopted based on considerations of the previous NQ checklist, recent literature reviews, national nutrition policies, and recommendations. A pilot survey was conducted on 100 adults aged 19 to 64 residing in Seoul and Gyeonggi Province from March to April 2021 using a provisional 26- item checklist. Pilot survey data were analyzed using factor analysis and frequency analysis to determine whether checklist items were well organized and responses to questions were well distributed, respectively. As a result, the number of items on the food behavior checklist was reduced to 23 for the nationwide survey, which was administered to 1,000 adults (470 men and 530 women) aged 19 to 64 from May to August 2021. The construct validity of the developed NQ (NQ-2021) was assessed using confirmatory factor analysis, linear structural relations. Results: Eighteen items in 3 categories, that is, balance (8 items), moderation (6 items), and practice (4 items), were finally included in NQ-2021 food behavior checklist. 'Balance' items addressed the intake frequencies of essential foods, 'moderation' items the frequencies of unhealthy food intakes or behaviors, and 'practice' items addressed eating behaviors. Items and categories were weighted using standardized path coefficients to calculate NQ-2021 scores. Conclusion: The updated NQ-2021 appears to be suitable for easily and quickly assessing the diet qualities and behaviors of Korean adults.
With the development of deep learning technologies, Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition (AI-OCR) has evolved to read multiple languages from various forms of images accurately. For the financial industry, where a large number of diverse documents are processed through manpower, the potential for using AI-OCR is great. In this study, we present a configuration and a design of an AI-OCR modality for use in the financial industry and discuss the platform construction with application cases. Since the use of financial domain data is prohibited under the Personal Information Protection Act, we developed a deep learning-based data generation approach and used it to train the AI-OCR models. The AI-OCR models are trained for image preprocessing, text recognition, and language processing and are configured as a microservice architected platform to process a broad variety of documents. We have demonstrated the AI-OCR platform by applying it to financial domain tasks of document sorting, document verification, and typing assistance The demonstrations confirm the increasing work efficiency and conveniences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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