CT is a medical device that acquires medical images based on Attenuation coefficient of human organs related to X-rays. In addition, using this theory, it can acquire sagittal and coronal planes and 3D images of the human body. Then, CT is essential device for universal diagnostic test. But Exposure of CT scan is so high that it is regulated and managed with special medical equipment. As the special medical equipment, CT must implement quality control. In detail of quality control, Spatial resolution of existing phantom imaging tests, Contrast resolution and clinical image evaluation are qualitative tests. These tests are not objective, so the reliability of the CT undermine trust. Therefore, by applying an artificial intelligence classification model, we wanted to confirm the possibility of quantitative evaluation of the qualitative evaluation part of the phantom test. We used intelligence classification models (VGG19, DenseNet201, EfficientNet B2, inception_resnet_v2, ResNet50V2, and Xception). And the fine-tuning process used for learning was additionally performed. As a result, in all classification models, the accuracy of spatial resolution was 0.9562 or higher, the precision was 0.9535, the recall was 1, the loss value was 0.1774, and the learning time was from a maximum of 14 minutes to a minimum of 8 minutes and 10 seconds. Through the experimental results, it was concluded that the artificial intelligence model can be applied to CT implements quality control in spatial resolution and contrast resolution.
In this paper, we propose a new method of background removing for digital self-adaptive acquisition in medical X-ray imaging. We analysis the construction of video digital acquisition system and main factors of acquired image quality, propose a more efficiency method to against background non-uniformly. With proposed method, non-uniform illumination back ground was well removed without image quality degradation.
X-ray micro-CT를 이용한 지반재료 내부 미세구조 및 공극구조의 정밀한 이미지 처리는 종종 이미지 내에 원천적으로 포함되는 화상결함으로 인해 제약된다. 본 논문에서는 X-ray micro-CT 이미지에 가장 일반적으로 나타나는 화상결함인 패임(영상 외곽과 중심부의 명암 차이) 및 동심원상(영상 중심으로부터 방사방향으로 연속적으로 나타나는 원)을 제거할 수 있는 이미지 보정 기법을 제시한다. 결함 제거는 좌표 변환법, 정규화 및 2차원 푸리에 변환에 의한 저역 통과 필터링 기법의 순차적 적용을 통해 이루어진다. 이미지 처리 기법의 효과를 다공성 현무암의 CT 이미지에서 화상결함들을 제거하고 이진화 후 적층하여 3차원 공극 구조를 추출하는 과정을 통해 설명하였다. 패임 및 동심원상 결함을 제거한 이미지와 원본 이미지의 비교 결과 결함 제거는 대상 재료 공극률의 과대평가를 방지할 수 있으며, 따라서 화상결함의 적절한 보정은 X-ray CT의 지반재료 적용 시 필수적인 과정으로 판단된다.
Seul Bi Lee;Youngtaek Hong;Yeon Jin Cho;Dawun Jeong;Jina Lee;Soon Ho Yoon;Seunghyun Lee;Young Hun Choi;Jung-Eun Cheon
Korean Journal of Radiology
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제24권4호
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pp.294-304
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2023
Objective: We aimed to investigate whether image standardization using deep learning-based computed tomography (CT) image conversion would improve the performance of deep learning-based automated hepatic segmentation across various reconstruction methods. Materials and Methods: We collected contrast-enhanced dual-energy CT of the abdomen that was obtained using various reconstruction methods, including filtered back projection, iterative reconstruction, optimum contrast, and monoenergetic images with 40, 60, and 80 keV. A deep learning based image conversion algorithm was developed to standardize the CT images using 142 CT examinations (128 for training and 14 for tuning). A separate set of 43 CT examinations from 42 patients (mean age, 10.1 years) was used as the test data. A commercial software program (MEDIP PRO v2.0.0.0, MEDICALIP Co. Ltd.) based on 2D U-NET was used to create liver segmentation masks with liver volume. The original 80 keV images were used as the ground truth. We used the paired t-test to compare the segmentation performance in the Dice similarity coefficient (DSC) and difference ratio of the liver volume relative to the ground truth volume before and after image standardization. The concordance correlation coefficient (CCC) was used to assess the agreement between the segmented liver volume and ground-truth volume. Results: The original CT images showed variable and poor segmentation performances. The standardized images achieved significantly higher DSCs for liver segmentation than the original images (DSC [original, 5.40%-91.27%] vs. [standardized, 93.16%-96.74%], all P < 0.001). The difference ratio of liver volume also decreased significantly after image conversion (original, 9.84%-91.37% vs. standardized, 1.99%-4.41%). In all protocols, CCCs improved after image conversion (original, -0.006-0.964 vs. standardized, 0.990-0.998). Conclusion: Deep learning-based CT image standardization can improve the performance of automated hepatic segmentation using CT images reconstructed using various methods. Deep learning-based CT image conversion may have the potential to improve the generalizability of the segmentation network.
PET/CT검사에서 CT촬영조건의 변화는 영상의 화질 및 환자가 받는 피폭선량에 영향을 미친다. 본 연구는 CT 매개 변수 중 Pitch와 X-선관 회전시간 변화에 따른 선량대비 CT 영상의 질과 이로 인해 PET상에서 SUV에 미치는 영향을 비교 평가하고자 하였다. Discovery STe PET/CT 장비를 이용하여 영상을 획득하였다. QA Phantom과 AAPM Phantom을 이용한 CT 영상 획득 시 Pitch는 0.562, 0.938, 1.375, 1.75:1로 4단계, X-선관 회전시간은 0.5에서 1.0까지 0.1초씩 증가시켜 6단계로 나누어 총 24개 조합을 적용한 영상을 각각 획득하였다. PET 영상은 $^{18}F-FDG$ 5.3 kBq/mL가 채워진 1994 NEMA PET Phantom을 이용하여 프레임당 2분 30초의 방출영상을 획득하였다. 각 조합의 CT 영상에 관심영역을 설정하고 CT number의 표준편차를 측정하였다. 동일한 영상에서 DLP변화에 따른 영상잡음의 예측값을 계산하여 예측값 대비 실측값의 비율을 구해 선량대비 영상잡음 효과를 비교하는 척도로 사용하였다. AAPM Phantom 영상에서 1.0 mm까지 식별이 가능한 지 확인하였다. NEMA PET Phantom의 방출영상에 관심영 역을 설정하고 SUV를 비교 평가하였다. Pitch가 0.562, 0.938, 1.375, 1.75:1로 변화할 때 영상잡음 효과는 QA Phantom에서 1.00, 1.03, 1.01, 0.96, AAPM Phantom에서 1.00, 1.04, 1.02, 0.97로 측정되었다. 회전시간의 증가에 따른 경우 QA Phantom에서 0.99, 1.02, 1.00, 1.00, 0.99, 0.99이었고, AAPM Phantom에서 1.01, 1.01, 0.99, 1.01, 1.01, 1.01로 SPSS Ver. 18을 이용하여 상관관계를 분석한 결과 피어슨 상관계수는 -0.059로 나타났다. 공간분해능에 대한 평가는 24개의 조합 모두에서 1.0 mm까지 육안으로 구별이 가능하였다. SUV의 경우 평균 SUV는 모든 조합에서 1.1로 모두 동일한 값을 나타내었다. Pitch 변화에 따른 CT 영상 평가에서 1.75:1을 적용 시 선량대비 가장 적은 영상잡음 효과를 보이며 공간분해능과 SUV에는 영향을 미치지 않는다. 그러나 회전시간 변화가 영상에 미치는 영향에는 유의한 차이가 없음을 알 수 있다. 결과에서와 같이 각 장비에 따른 선량대비 영상잡음이 적은 Pitch를 사용하고 환자의 체격에 따른 적절한 X-선관 회전시간을 이용한다면 환자의 피폭선량을 줄이면서 최적의 화질을 얻을 수 있는 프로토콜을 구성하는데 도움이 될 것이라 사료된다.
In pediatric thoracic CT, respiratory motion is generally treated as a motion artifact degrading the image quality. Conversely, respiratory motion in the thorax can be used to answer important clinical questions, that cannot be assessed adequately via conventional static thoracic CT, by utilizing four-dimensional (4D) CT. However, clinical experiences of 4D thoracic CT are quite limited. In order to use 4D thoracic CT properly, imagers should understand imaging techniques, radiation dose optimization methods, and normal as well as typical abnormal imaging appearances. In this article, the imaging techniques of pediatric thoracic 4D CT are reviewed with an emphasis on radiation dose. In addition, several clinical applications of pediatric 4D thoracic CT are addressed in various thoracic functional abnormalities, including upper airway obstruction, tracheobronchomalacia, pulmonary air trapping, abnormal diaphragmatic motion, and tumor invasion. One may further explore the clinical usefulness of 4D thoracic CT in free-breathing children, which can enrich one's clinical practice.
Objectives: This study aims at decreasing spatial dose rate through work improvement whilst spatial dose rate is the cause of increasing personal exposure dose which occurs in the process of handling radioisotope. Methods: From February 2013 until July 2013, divided into "before" and "after" the improvement, spatial dose rate in laboratory of nuclear medicine was measured in gamma image room, PET/CT-1 image room, and PET/CT-2 image room as its locations. The measurement time was 08:00, 12:00 and 17:00, and SPSS 21.0 USA was opted for its statistical analysis. Result: The spatial dose rate at distribution worktable, injection table, the entrance to the distribution room, and radioisotope storage box, which had showed high spatial dose rate, decreased by more than 43.7% a monthly average. The distribution worktable, that had showed the highest spatial dose rate in PET/CT-1 image room, dropped the rate to 42.3% as of July. The injection table and distribution worktable in the PET/CT-2 image room also showed the decline of spatial dose rate to 89% and 64.4%, respectively. Conclusion: By improving distribution process and introducing proper radiation shielding material, we were able to drop the spatial dose rate substantially at distribution worktable, injection table, and nuclide storage box. However, taking into account of steadily increasing amount of radioisotope used, strengthening radiation related regulations, and safe utilization of radioisotope, the process of system improvement needs to be maintained through continuous monitoring.
Barium suspension, oral iodine contrast medium and water were applied in eight dogs to evaluate (1) distension of gastrointestinal tract, (2) the effect of the oral contrast media on the identification of the pancreas from surrounding organs, and (3) image quality and the presence of artifacts in canine pancreas computed tomography (CT) images. Oral iodine contrast medium, gastrografin, produced significant artifacts that deteriorated the CT images of the pancreas. The use of water did not provide the fullness of the gastrointestinal lumens. Barium suspension was effective for the identification of the pancreas from the surrounding gastrointestinal tract, without significantly increasing image noise. Barium suspension can be used as an optimal contrast medium that will not cause an adverse effect on the pancreatic density and image quality.
whole abdomen CT촬영에서 표재성 장기에 해당하는 생식선 부위의 선량을 줄이고 화질에 영향을 적게 주기 위한 차폐재를 제작하여 유용성을 확인하였다. 기존의 bismuth 재질과 비슷한 효과를 가지는 silicone 22 mm, aluminum 7.3 mm를 제작하였다. non shield, bismuth, silicone 22 mm, aluminum 7.3 mm 차폐재를 이용하여 생식선의 피폭 선량 감쇠, 영상의 CT number와 noise 변화, AAPM 팬텀에서 CT number, noise, uniformity를 측정하여 비교 실험하였다. 결과에서 bismuth 29.96%, silicone 22 mm 13.10%, aluminum 7.3 mm 18.27%로 피폭 선량이 감소되었다. 그러나 bismuth 재질의 경우 영상의 CT number 변화가 크고, AAPM 팬텀 영상검사 uniformity 항목에서 부적합으로 측정되어 생식선과 같은 표재성 장기에서 화질 변화가 큰 것으로 나타났다. 생식선과 같은 표재성 장기의 경우 silicone 22 mm, aluminum 7.3 mm의 차폐재를 사용한다면 화질 변화를 줄이면서 방사선 피폭을 줄이는데 도움이 될 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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