This study was performed to demonstrate the method of image reformation for dental implants, using a personal computer with inexpensive softwares and to compare the images reformatted using the above method with those using Dentascan software. CT axial slices of 5 mandibles of 5 volunteers from GE Highspeed Advantage(GE Medical systems, U.S.A.) were used. Personal computer used for image reformation was PowerWave 6041120 (Power Computing Co, U.S.A.) and softwares used were Osiris (Univ. Hospital of Geneva, Switzerland) and Import ACCESS V1.H Designed Access Co., U.S.A.) for importing CT images and NIH Image 1.58 (NIH, U.S.A.) for image processing. Seven images were selected among the serial reconstructed cross-sectional images produced by Dentascan(DS group). Seven resliced cross-sectional images at the same position were obtained at the personal computer(PC group). Regression analysis of the measurements of PC group was done against those of DS group. Measurements of the bone height and width at the reformed cross-sectional images using Mac-compatible computer were highly correlated with those using workstation with Dentascan software(height : r²=0.999, p<0.001, width : r²=0.991, p<0.001). So, it is considered that we can use a personal computer with inexpensive softwares for the dental implant planning, instead of the expensive software and workstation.
본 연구는 Brain CT검사 시 영상에서 발생하는 선속경화현상의 원인과 감소방법을 알아보기 위하여 선속경화현상에 영향을 미치는 관전압, 관전류, 단면두께, 갠트리 각도, 기준선에 변화를 주었다. 사용한 장비로는 Somatom Sensation 16장비로 Bone opaque head phantom을 이용 영상영향인자에 변화를 주어 스캔하였고 획득한 영상 데이터를 이용하여, CT값 분석을 이용한 정량적 분석과 CT영상평가표를 이용한 정성적 평가를 시행하였다. 정량적 분석결과 관전압은 140kVp일 때 $31.56{\pm}2.89HU$로 측정되었고, 관전류의 경우 150mA에서 $-3.87{\pm}0.12HU$, 절편두께는 3mm에서 $2.29{\pm}0.78HU$로 측정되었으며 갠트리 각도에서 IOML이 $13.31{\pm}1.03HU$로 선속경화현상이 가장 적었다. 정성적 분석결과 대부분의 평가자들이 140kVp, 150mA, 3mm, IOML 또는 OML에서 스캔한 영상을 선속경화현상이 적게 발생한 영상으로 평가하였으며 모든 조건에서 변화 인자와 비교 시 통계학적으로 유의한 차이가 있었다.(P<0.05) 따라서, 임상적용 시 허용선량한도 범위 내에서 관전압은 높여주고 관전류는 영상 화질 저하에 영향을 미치지 않는 범위 내에서 낮게 설정하며, 절편두께는 해상도 저하를 고려하여 얇은 절편두께를 사용하고, 갠트리 각도는 IOML 또는 OML을 이용한다면 선속경화현상에 의해 발생되어지는 인공물을 최소화시켜 영상 판독자와 환자에게 보다 정확한 양질의 영상을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
Fluid accumulation within the tympanic bulla is an important diagnostic indicator of canine otitis media although its identification can be a challenge using currently available imaging techniques. The purpose of this study was to compare radiography, computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) in the identification of fluid accumulation within canine tympanic bulla. Unilateral tympanic bulla in 10 beagles were experimentally filled with blood or saline. Quantitative analysis of CT images were obtained by using Hounsfield unit (HU). MR signal intensity was obtained by using region of interesting (ROI) and compared with those of gray matter. On the CT image, the presence of blood or saline produced a fluid opacity occupying the tympanic bulla. On the MR image, the appearance of blood in the tympanic bulla was isointense in T1-weighted images and hyperintense in T2-weighted images. However, the appearance of saline in the tympanic bulla was hypointense in T1-weighted images and hyperintense in T2-weighted images. This study suggest that CT and MR imaging are useful methods for detection and differentiation of fluid in canine tympanic bulla.
Raw ginseng root of Panax ginseng is graded according to its shape and the quality of its internal tissue. A variety of grades are sold with prices according to grade. If an inferior raw ginseng is purchased, the consumer experience an economic loss. This research was conducted in order to explore the possibility of developing a noninvasive method for investigating raw ginseng's internal tissue. It has been determined that computed tomography (CT) scanner images agreed with actual cross-sections of raw ginseng. CT images were obtained to assess the internal portions of raw ginseng, and CT scans of raw ginseng were thoroughly measured using the Hounsfield unit (HU) system, since it allows for a more detailed analysis compared to nuclear magnetic resonance imaging. HU is a measure of attenuation used for CT images, with each pixel being assigned a value using a scale on which air is defined as -1000, water as 0 and compact bone as +1000. It takes about one second to process are slice and produce an image of the raw ginseng by a one channel CT scanner. An image good enough to discriminate the internal tissues can be obtained in 1/24 seconds with a one-channel CT scanner. Using this method, images of raw ginseng can be obtained and the characteristics of the internal tissues can be observed in a short time.
This paper describes a method for extracting surfaces from multi-material CT (Computed Tomography) data. Most contouring methods such as Marching Cubes algorithm assume that CT data are composed of only two materials. Some extended methods such as [3, 6] can extract surfaces from the multi-material (non-manifold) implicit representation. However, these methods are not directly applicable to CT data that are composed of three or more materials. There are two major problems that arise from fundamentals of CT. The first problem is that we have to use n(n-1)/2 threshold values for CT data contains n materials and select appropriately one threshold value for each boundary area. The second is that we cannot reconstruct only from CT data in which area three or more materials are adjacent each other. In this paper, we propose a method to solve the problems by using image analysis and demonstrate the effectiveness of the method with application examples construct polygon models from CT data of machine parts.
본 실험에서 제안된 질감특징분석 알고리즘은 지방간 환자의 CT영상을 이용하여 정상영상과 질환영상으로 구분하여, 정상 간 CT영상과 지방간 CT영상을 생성하고 제안된 질감특징분석을 이용한 컴퓨터보조 진단 시스템에 적용하여 6개의 파라메타로 정량적 분석을 통해 지방간 CT영상의 질환 인식률을 도출하고 평가하였다. 결과로 지방간 CT영상 30증례 중에서 각각의 파라메타별 질감특징 값에 대한 인식률은 평균 밝기의 경우 100%, 엔트로피의 경우 96.67%, 왜곡도의 경우 93.33%로 높게 나타났고, 평탄도의 경우 83.33%, 균일도의 경우 86.67%, 평균대조도의 경우 80%로 다소 낮은 질환 인식률을 보였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 의료영상의 컴퓨터보조진단 시스템으로 발전된 프로그램을 구현한다면 지방간 CT영상의 질환부위 자동검출 및 정량적 진단이 가능해 컴퓨터보조진단 자료로서 활용이 가능할 것으로 판단되며 최종판독에서 객관성, 정확성, 판독시간 단축에 유용하게 사용 될 것으로 사료된다.
콘크리트 내부에 존재하는 공극(void)의 공간적 분포는 콘크리트의 역학적, 물리적 거동에 큰 영향을 미친다. 따라서 콘크리트 재료 물성의 파악과 건정성 평가를 위해 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 파악하는 것은 매우 중요하다. 콘크리트에는 육안으로 보이는 재료 표면의 공극 이외에도 내부 공극이 존재한다. 본 연구에서는 경량골재 콘크리트의 공극 분포를 파악하기 위하여 micro CT(X-ray microtomography)를 활용하여 생성된 3차원 콘크리트 디지털 시편을 사용하였다. 흑백처리된 단면 이미지를 중첩하여 공극을 묘사할 수 있는 3차원 시편을 생성하였다. 공극의 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수 two-point correlation function과 lineal-path function으로 분석하였다. 또한, 이미지 분석을 통해서 콘크리트 시편의 공극의 밀도 분포를 파악하였다. 콘크리트 내부에 있는 개별 경량 골재의 공극도 이미지 처리와 확률 분포함수를 사용하여 분석하였다. Micro CT와 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 ATOM Phantom을 이용하여 선량, 화질을 비교 분석 하여 Volume mode의 유용성 밝혀 소아 CT 검사에 적극적으로 사용하기 위함이다. Helical mode Noise와 Volume mode의 Noise, HU, SNR은 p>0.05 이므로 통계적으로 유이한 차이가 없음을 알 수 있었다. 각 부위별 선량값은 모두 p>0.05 이므로 통계적 유이한 차이가 없었으나 DLP값이 Helical mode보다 Volume mode가 더 낮게 측정되었다. 유효선량 역시 Volume mode가 Helical mode 보다 낮음을 알 수 있었다. 정성적 분석에서는 Mode에 따른 조건 별로 각각 Helical: 2.6, 3.3, 4.36 Volume: 2.8, 3.64, 4.44, Mode별 Follow up 영상평가 결과로는 Helical mode가 3.8 Volume mode가 3.83점으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 5세 이하의 소아 CT검사에 있어서 640-MDCT Volume scan이 Helical mode와 비교해 낮은 선량으로 영상의 질이 큰 차이가 없기에 소아 CT 검사에는 유용 하다고 생각된다.
A Hoffman 3D Brain Phantom was used to evaluate two PET/CT scanners, BIO_40 and D_690, according to the radiation dose of CT (low, medium and high) at a fixed kilo-voltage-peak (kVp) with the tube current(mA) varied in 17~20 stages(Bio_40 PET/CT scanner: the tube voltage was fixed to 120 kVp, the effective tube current(mAs) was increased from 33 mAs to 190 mAs in 10 mAs increments, D_690 PET/CT scanner: the tube voltage was fixed to 140 kVp, tube current(mA) was increased from 10 mAs to 200 mAs in 10 mAs increments). After obtaining the PET image, an attenuation correction was conducted based on the attenuation map, which led to an analysis of the difference in the image. First, the ratio of white to gray matter for each scanner was examined by comparing the coefficient of variation (CV) depending on the average ratio. In addition, a blind test was carried out to evaluate the image. According to the study results, the BIO_40 and D_690 scanners showed a <1% change in CV value due to the tube current conversion. The change in the coefficients of white and gray matter showed that the Z value was negative for both scanners, indicating that the coefficient of gray matter was higher than that of white matter. Moreover, no difference was observed when the images were compared in a blind test.
소아 전산화단층촬영(Computed Tomography, CT) 검사 시 어린 환자들의 협조가 어려워 검사 실패나 재검사가 빈번히 발생할 수 있다. 딥러닝 이미지 재구성(Deep Learning Image Reconstruction, DLIR) 방법은 방사선 감수성이 높은 소아 환자들의 CT 검사에서 재검사율을 낮추면서 진단적 가치가 높은 영상을 획득할 수 있다. 본 연구에서는 DLIR을 적용하여 소아 흉부 CT 검사에서 호흡이나 움직임으로 인한 노이즈를 줄이고 임상적으로 유용한 영상을 얻기 위한 가능성을 조사하였다. 경상남도 소재의 P병원에서 7세 미만의 소아 43명의 흉부 CT 검사 데이터를 후향적으로 분석하였으며, 필터링 역 투영 재구성법(Filtered Back Projection, FBP), 반복적 재구성법(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction, ASIR-50), 딥러닝 알고리즘인 True Fidelity-Middle(TF-M)의 영상을 비교하였다. 조영 증강된 흉부 영상 중 오른쪽 상행 대동맥(Ascending Aorta, AA)과 등 근육(Back Muscle, BM)에 동일한 ROI를 그리고 각 영상에서 HU값을 이용하여 노이즈(Standard deviation, SD)를 측정하였다. 통계분석은 SPSS(ver. 22.0)를 사용하여 세 측정치의 평균값을 일원 배치 분산분석(One-way ANOVA)으로 분석하였다. 연구의 결과로 AA의 SD값은 FBP=25.65±3.75, ASIR-50=19.08±3.93, TF-M=17.05±4.45 로 나타났으며(F=66.72, p=0.00), BM의 SD값은 FBP=26.64±3.81, ASIR-50=19.19±3.37, TF-M=19.87±4.25 로 나타났다(F=49.54, p=0.00). 사후검정의 결과는 세 그룹간 유의한 차이가 있었다. DLIR 재구성 방법은 기존의 재구성 방법과 비교하여 유의하게 낮은 노이즈 값을 보였다. 따라서 딥러닝 알고리즘인 TrueFidelity-Middle(TF-M)의 적용은 소아 흉부 CT 검사 시 호흡이나 움직임에 의한 영상 화질의 저하를 줄일 수 있어 임상적으로 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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