This case study describes the imaging features of radiography and computed tomography (CT) in four small breed dogs with lung lobe torsion. The medical records, thoracic radiographs and CT images of four dogs with confirmed lung lobe torsion were retrospectively reviewed. Pleural effusion and increased lobar opacity/density were seen on all CT and thoracic radiography in all four dogs. CT revealed narrowed/collapsed bronchus in all four dogs, while this was only appreciated on one thoracic radiography. The vesicular emphysema pattern was seen on four CT but only on three radiographic examinations. The specific findings of lung lobe torsion were vesicular emphysema and a narrowed/collapsed bronchus. These findings were more easily recognized on CT than with thoracic radiographs.
Endobronchial lipomas are rare benign tumors that arise from the lung. They partially or totally obstruct the bronchial lumen, producing a variable degree of collapse, irreversible bronchiectasis, and pulmonary damage. Although bronchoscope, CT and MR are reported to be helpful in establishing the diagnosis, CT is highly specific and sensitive in detecting fatty tumor. They may be removed by endoscope or thoracotomy or lobectomy. We present a case of endobronchial lipoma completely obstructing the right middle lobe and postobstructive irreversible pulmonary change with review of literatures.
Breast cancer is one of the most common cancers and causes several complications in females. Currently, MRI is a necessary method for preoperative studies in patients with breast cancer. A high frequency of breast MRI can lead to an increase in the number of incidental extramammary findings. Moreover, it can provide accurate preoperative workup; therefore, the prognosis of patients can be improved. Herein, we provide several extramammary findings, including the mediastinum, lung, upper abdomen, bone, and soft tissue, correlating with US, chest CT, liver MRI, PET-CT, and bone scan.
In this study, we analyzed the computed tomography (CT) measurements of lung volume and density in dogs with relation to body weight, age, sex, and breed. The multi-detector CT examination of the thorax was performed on dogs without respiratory or cardiovascular diseases. Three-dimensional reconstruction of CT images facilitated measurement of lung volume and density. There was a statistical significant correlation between body weight and lung volume (p < 0.0001). Lung density significantly decreased with an increase in body weight (p = 0.0078). However, no correlation was seen between these lung parameters and either sex or age of the dogs. In conclusion, this study shows that body weight is an important factor to consider when interpreting total lung volume and density values measured by quantitative CT. We highlight the need for further study using quantitative CT in identifying the potential effects of sex, age, and disease status on these parameters.
A miniature pinscher and two Maltese dogs were present with dyspnea, and radiography and computed tomography (CT) were performed. All dogs were diagnosed with giant bullous emphysema of the massive, hyperexpanded, and hypoattenuating bulla causing contralateral mediastinal shift. Giant bullous emphysema, the rarest form of bullous lung disease, is defined as a bulla that fills more than 30% of the hemithorax, and multi-detector CT scanning could provide the useful information to confirm a diagnosis of giant bullous emphysema in older dogs. The radiographic and computed tomographic features for giant bullous emphysema were described.
This study was performed to quantify the pleural effusion in radiography, ultrasonography and computed tomography(CT) and to evaluate and compare the usefulness of these methods. Normal saline of 10 ml/kg was infused into the pleural space until a final loading volume of 60 ml/kg body weight was reached in six Beagle dogs. The radiographic examination was performed for the detection and quantification of pleural effusion. On the ultrasonographic study, the maximum perpendicular distance was measured between the surface of the lung and the thoracic wall to evaluate pleural effusion. On the CT image, pleural effusion was evaluated as the perpendicular distance to the thoracic surface in the maximum pleural effusion volume on any transverse images with soft tissue window. Statistical analysis was performed using linear regression test. The volume of pleural effusion and measurements of radiography and ultrasonography had no statistical relationship. However, a significant correlation was identified between the volume of pleural effusion and the depth at right ($r^2=0.715$), left ($r^2=0.745$), and mean right and left depth ($r^2=0.844$) on the CT images. All of the thoracic radiographs, ultrasonography, and CT are useful in recognition of pleural effusion. In quantification of pleural effusion, the CT measurement method is superior to radiographic and ultrasonographic measurements.
The main purpose of this work was to restore the blurry chest CT images by applying a blind deconvolution algorithm. In general, image restoration is the procedure of improving the degraded image to get the true or original image. In this regard, we focused on a blind deblurring approach with chest CT imaging by using digital image processing in MATLAB, which the blind deconvolution technique performed without any whole knowledge or information as to the fundamental point spread function (PSF). For our approach, we acquired 30 chest CT images from the public source and applied three type's PSFs for finding the true image and the original PSF. The observed image might be convolved with an isotropic gaussian PSF or motion blurring PSF and the original image. The PSFs are assumed as a black box, hence restoring the image is called blind deconvolution. For the 30 iteration times, we analyzed diverse sizes of the PSF and tried to approximate the true PSF and the original image. For improving the ringing effect, we employed the weighted function by using the sobel filter. The results was compared with the three criteria including mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE) and peak signal-to-noise ratio (PSNR), which all values of the optimal-sized image outperformed those that the other reconstructed two-sized images. Therefore, we improved the blurring chest CT image by using the blind deconvolutin algorithm for optimal approach.
Brachiocephalic venous aneurysm (BVA) development is an extremely rare, particularly as a primary vascular disorder. BVAs may be misinterpreted as lymphadenopathies owing to the variable degrees of enhancement seen in imaging studies, especially among patients with underlying malignancy. We report a BVA that mimicked lymph node metastasis on CT in a 60-year-old female who had undergone subtotal gastrectomy for stomach cancer. After follow-up chest CT with different bolus times and Doppler ultrasonography, a venous aneurysm originating from the brachiocephalic vein was diagnosed. We emphasize that, to make an accurate diagnosis, physicians should be aware of the potential diagnostic pitfalls and have a high index of suspicion for BVA when encountering certain lesions in the cervical area.
A pericardial recess is frequently seen in patients undergoing chest computed tomography (CT). It is important to be aware of the normal anatomy of the pericardium as it is often mistaken for normal variants and/or disease. Therefore, we will describe the anatomy and location of the pericardial recess and the specific findings in various diseases associated with the pericardial recess.
This study was purpose to method that applies for improving the image quality in CT and X-ray scan, especially in the lung region. Also, we researched the parameters of the image before and after applying for Histogram Equalization (HE) such as mean, median values in the histogram. These techniques are mainly used for all type of medical images such as for Chest X-ray, Low-Dose Computed Tomography (CT). These are also used to intensify tiny anatomies like vessels, lung nodules, airways and pulmonary fissures. The proposed techniques consist of two main steps using the MATLAB software (R2021a). First, the technique should apply for the process of normalization for improving the basic image more correctly. In the next, the technique actively rearranges the intensity of the image contrast. Second, the Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method was used for enhancing small details, textures and local contrast of the image. As a result, this paper shows the modern and improved techniques of HE and some advantages of the technique on the traditional HE. Therefore, this paper concludes that various techniques related to the HE can be helpful for many processes, especially image pre-processing for Machine Learning (ML), Deep Learning (DL).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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