Kim, Young-su;Ko, Seong-Jin;Kang, Se-Sik;Ye, Soo-young
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.271-274
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2016
CT quality assurance imaging evaluation and enforcement as quantitative assessment by phantom image evaluation, assessment items include There are also contrasting the water attenuation coefficient, uniformity, noise, resolution, spatial resolution, 10mm slice thickness evaluation, contrast resolution, space for the resolution, the slice thickness evaluation, it is possible to estimate the error due to the evaluation by the subjective judgment of the tester, using a subjective error image processing program to be computed to minimize the objective evaluation. Basic recording conditions of the CT image quality control assessment is the same as special medical equipment quality control checks, the images were evaluated quantitatively using IMAGE J. For a CT attenuation coefficient, the uniformity, noise evaluation, were evaluated as CT quality control image the standard deviation of the measured value of the digital processing of image smaller and less noise uniform images than the, contrast and resolution assessment is the size of the diameter of a circle having a large the 1 inch, 0.75 inch, 0.5 inch quality if the diameter of the circle, was evaluated in the small circle in the near circle ellipse. Spatial resolution is evaluated by using a self-extracting features of an image processing program, all of the groups of members comprising the acceptance criteria to automatically extract, was evaluated to be very useful for the quantitative assessment. When CT image quality control assessment on the basis of the results such as the above, if using an image processing program to minimize the subjective judgment of the error evaluator and is determined more efficient than would be made quantitative evaluation.
We tried to build human models based on medical images of live Korean, instead of using standard data of human body structures. Characteristics of mechanical structures of human bodies were obtained from medical images such as CT and MR images. For each constitutional part of mechanical structures CT images were analyzed in terms of gray levels and MR images were analyzed in terms of pulse sequence. Characteristic features of various mechanical structures were extracted from the analyses. Based on the characteristics of each structuring element we peformed image segmentation on CT and MR images. We delineated bones, muscles, ligaments and tendons from CT and MR images using image segmentation or manual drawing. For the image segmentation we compared the edge detection method, region growing method and intensity threshold method and applied an optimal compound of these methods for the best segmentation results. Segmented mechanical structures of the head/neck part were three dimensionally reconstructed.
In this paper. we Propose a robust and fast image registration technique for motion correction in brain CT-CT angiography obtained from same patient to be taken at different time. First, the feature points of two images are respectively extracted by 3D edge detection technique, and they are converted to locally weighted 3D distance map in reference image. Second, we search the optimal location whore the cross-correlation of two edges is maximized while floating image is transformed rigidly to reference image. This optimal location is determined when the maximum value of cross-correlation does't change any more and iterates over constant number. Finally, two images are registered at optimal location by transforming floating image. In the experiment, we evaluate an accuracy and robustness using artificial image and give a visual inspection using clinical brain CT-CT angiography dataset. Our proposed method shows that two images can be registered at optimal location without converging at local maximum location robustly and rapidly by using locally weighted 3D distance map, even though we use a few number of feature points in those images.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.634-637
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2002
오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치와 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이 데이터는 2D 슬라이스들의 연속으로 표현되므로 이것을 보다 편리하게 가시화. 조작, 분석이 용이한 상태로 바꾸기 위해서는 3차원 구조로의 재구성이 필요하게 된다. 이것을 위하여 무엇보다도 먼저 CT나 MR을 통하여 얻어진 영상을 분석하여 특정 장기의 영상 부분를 다른 조직의 영상부분으로부터 분리(segmentation)할 필요가 있다. 이러한 Segmentation방법에는 여러가지가 있는데, 수작업의 결합 등으로 인해서 비효율적인 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 보다 효율적인 segmentation의 처리를 위하여 region-based 기법을 응용하여 새로운 segmentation 방법을 개발하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 간(liver)의 추출을 시도하였고 향상된 성능을 확인할 수 있었다.
Because of the reason that the meningioma is enhanced lately, we started the study to maximally enhance the meningioma. we were to know the relation between meningioma and vessels in the skull and compared 3D CT angiography with the conventional angiography. we got the data from 6 patients performed by both 3D CT angiography and there were 5 cases in sphenoidal ridge and 1 case parasagittal sinus. Injecting the contrast media at 3 ml/sec, 120 ml and then the CT number reached 100, we started the study using the medical system Program(smart prep). The scan parameters were HS-Mode(1.25 mm / 7.5 mm) right after being injected all and reconstructed with 0.5 mm interval. We compared the study with the conventional angiography after reconstructing the images required by using 3D-Med software Program(Rapidia). Seeing the consequences, the maximum enhancing time in the menigioma is about 120~180 seconds after injecting the contrast media and we distinguished the relation between vessels and tumors at the time and 1 case showed us the aneurysm with a tumor clearly at the time too. It was very helpful to the operation that the 3D images required by injecting the contrast media to the patients with meningioma distingushed between tumors and vessels dimensionally.
The purpose of this study was to compare the findings on the chest low-dose CT (LDCT) images between the negative and positive groups for pneumoconiosis in the group exposed to inorganic dust. From May 30, 2007 to August 31, 2008, total 328 subjects were examined by a LDCT. LDCT images were read by a chest radiologist who has much experience for reading of pneumoconiosis. All subjects were classified into two groups based on digital images after consensus reading of two radiologists according to the ILO 2000 guidelines; negative group (87, 26.5%) without pneumoconiosis and positive group (241, 73.5%). Statistical analysis was performed using a SPSS 14.0. There were significant differences in age (60.9 vs. 65.0, p<0.001), and in dust expose duration (17.0 vs. 19.2, p=0.024) between two groups, but no significant difference in smoking (p=0.784). Of the 328 subjects, 13 diagnosis were extracted from 245 subjects (74.7%). Coronary artery calcification (CAC) was significantly higher in positive group than that in negative group (36.9% vs. 25.3%, p=0.049). Honeycombing showed higher frequency in positive group than in negative group (6.2% vs. 1.2%, p=0.079). Pneumoconiosis findings caused by inorganic dusts exposure showed the significant relation with CAC on LDCT images. Future studies need to prove that pneumoconiosis finding is independent risk factor for CAC using a coronary artery angiography.
목적: 이전에는 손쉽게 구할 수 있는 표준데이터를 가지고 visual human body model을 형성하였다. 주로 팬텀이나, 외국인의 데이터를 가지고 만든 것이기 때문에 우리가 실제 실험에 쓰려면 큰 차이가 있었다. 그래서 본 연구에서는 실제 우리나라 사람 중 동일 인물의 MR와 CT 이미지를 가지고 인체 모델을 만들고자 하였다. 그러기 위해서 먼저 인체의 MR, CT영상에 대한 특징을 분석해야 했고, 이것을 바탕으로 영상 분할(Image Segmentation)을 하였다. 인체 부위에 따라 영상 분할 방법도 그 차이가 있음을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.514-516
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2000
본 논문은 조영제를 사용하지 않은 정상인의 신장의 추출에 관한 연구로서 복구 CT 영상의 특성을 파악하고 신장부분을 분석함으로서 신장의 자동적인 추출을 시행하였다. 처리과정에서 기준값에 의한 이진영상에서 각 장기의 서로 다른 화소분포의 특징을 이용하여 장기추출을 시행하였고 템플리트를 이용한 서브트랙션과 채우기 과정을 거쳐 단일 슬라이스에서 신장을 추출한 후 추출된 신장영상의 슬라이스들을 겹친 영상을 생성하여 단일 슬라이스 내에서 제거되지 못한 노이즈들을 제거하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.7
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pp.84-91
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2017
This study was performed using Somatom Definition Flash (Siemens, Enlarge, Germany) and GE 64-MDCT (Discovery 750 HD, GE HEALTHCARE, Milwaukee, USA.) using high-density medical materials that (are indispensable to?) computed tomography. We analyzed quantitatively the rate of change of the CT number of the CT reconstruction images by means of the IMAR and MAR algorithms using the phantom images acquired after scanning and previously captured raw data images. As a result, it was shown that the IMAR and MAR algorithms provided if ferent phantom images in the case of all medical high-density materials (p <0.05). The black streak artifacts were analyzed using the MAR and IMAR algorithms to determine if they corresponded to stainless steel materials (p>0.05). Also, it was found that the application of the IMAR algorithm affects the attenuation deviation, because there is a change in the image CT number compared to that before. The results suggest that, in the future, after the implant procedure, it would be useful to observe the surgical site and surrounding tissues during follow-up CT scans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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