Recently, attention to the pandemic situation represented by COVID-19 emerged problems caused by unexpected shortage of medical personnel. In this paper, we present a method for diagnosing the presence or absence of lesional sign on PA chest X-ray images as computer vision solution to support diagnosis tasks. Method for visual anomaly detection based on feature modeling can be also applied to X-ray images. With extracting feature vectors from PA chest X-ray images and divide to patch unit, region-specific abnormality can be detected. As preliminary experiment, we created simulation data set containing multiple objects and present results of the comparative experiments in this paper. We present method to improve both efficiency and performance of the process through hard masking of patch features to aligned images. By summing up regional specificity and global anomaly detection results, it shows improved performance by 0.069 AUROC compared to previous studies. By aggregating region-specific and global anomaly detection results, it shows improved performance by 0.069 AUROC compared to our last study.
This paper describes a feature extraction in digitized chest X-ray image and CT head Image. There are Extraction, Thresholding, Region G rowing, Split-Merge and Relaxation in feature extraction technique. In this study, Region Growing System was realized and Fuzzy Set Theory was applied in order to extract the vague region which the conventional method has difficulties in extracting. The performance of proposed algorithm was proved by being applied to chest X-ray image and CT head image.
Because the amount of radiation emerging from the thorax behind the lungs is often literally thousands of times that exiting behind the mediastinum, the dynamic range of X-ray chest image is very large. In order to solve the dynamic range problem, we propose a signal adaptive algorithm which enhances the local contrast and contracts the enhancement of quantum noise by local mean/valiance estimator.
Jeon, Woong-Gi;Kim, Tae-Yun;Kim, Sung Jun;Choi, Heung-Kuk;Kim, Kwang Gi
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.7
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pp.829-840
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2013
In this paper, we propose a new lung segmentation method for chest x-ray images which can take both global and local properties into account. Firstly, the initial lung segmentation is computed by applying the active shape model (ASM) which keeps the shape of deformable model from the pre-learned model and searches the image boundaries. At the second segmentation stage, we also applied the localizing region-based active contour model (LRACM) for correcting various regional errors in the initial segmentation. Finally, to measure the similarities, we calculated the Dice coefficient of the segmented area using each semiautomatic method with the result of the manually segmented area by a radiologist. The comparison experiments were performed using 5 lung x-ray images. In our experiment, the Dice coefficient with manually segmented area was $95.33%{\pm}0.93%$ for the proposed method. Effective segmentation methods will be essential for the development of computer-aided diagnosis systems for a more accurate early diagnosis and prognosis regarding lung cancer in chest x-ray images.
Background: Pneumonia is commonly seen in outpatient clinics. it is widely known as the most common cause of death from infectious disease. Pneumonia has been diagnosed by its typical symptoms, chest X-ray and blood tests. However, both chest X-rays and blood tests have limitations in diagnosis. Thus primary care clinicians usually have been constrained due to a lack of adequate diagnostic tools. Vibration response imaging (VRI) is a newly emerging diagnostic modality, and its procedure is non-invasive, radiation-free, and easy to handle. This study was designed to evaluate the diagnostic usefulness of the VRI test among pneumonia patients and to consider its correlation with other conventional tests such as Chest X-ray, laboratory tests and clinical symptoms. Methods: VRI was performed in 46 patients diagnosed with pneumonia in Konkuk University Medical Center. VRI was assessed in a private and quiet room twice: before and after the treatment. Sensors for VRI were placed on a patient's back at regular intervals; they detected pulmonary vibration energy produced when respiration occurred and presented as specific images. Any modifications either in chest X-ray, C-reactive protein (CRP), white blood cell count (WBC) or body temperature were compared with changes in VRI image during a given time course. Results: VRI, chest X-ray and CRP scores were significantly improved after treatment. Correlation between VRI and other tests was not clearly indicated among all patients. But relatively severe pneumonia patients showed correlations between VRI and chest X-ray, as well as between VRI and CRP. Conclusion: This study demonstrates that VRI can be safely applied to patients with pneumonia.
In this study, microbes were collected before and after disinfection using ANIOS(ANIOSURF Premium NPC) and compared the areas where the radiological technologist and the patient frequently contacted the chest X-ray. From September 1st to September 7th, 2020. in P Hospital in Deagu, 4 region were collected in a 10×10 size using a sterile cotton swab of the transport medium, and before and after disinfection results were obtained through the colorimetric method. As a result, n the X-ray tube handle Proteus mirabilis, Staphylococcus epidermidis, Bacillus spp., Candida spp., and in the Chin region Proteus mirabilis, Enterococcu faecium, Pseudomonas aeruginosa, NTM, and in the Chest region Proteus mirabilis, Enterococcu faecium, Pseudomonas aeruginosa, and in the Palm region NTM, Candida spp. were detected, and 103 CFU(Colony Forming Unit) or more were measured. After disinfection, only X-ray tube handle was detect Bacillus spp. and more than 102 CFU was measured. Microorganisms found prior to disinfection can cause opportunistic infections, Experimental results showed that Aniosulf(0.25%) is more economical and disinfectant than ethanol(70-90%) and isopropyl alcohol(70-90%). However, further research is needed on the detection of Bacillus spp. resultingly this research is useful basic data of infection control in Radiography room and prevention secondary infections.
In this study, We developed a Ancillary device for child radiography for X-ray of children under 5 years old and verified its effectiveness. Chest X-rays of children younger than 5 years of age were performed by Supine method at the position of Table detector, Short - Source to Image Receptor Distance(SID). Existing Supine and Short -SID imaging methods cause many problems, such as errors in image reading and excessive radiation exposure dose to patients, but the use of an Ancillary device for child radiography(ADCR) solves these problems. A total of 160 children were divided into the Upright group using ADCR and Supine group without ADCR. The chest X-ray image was visually evaluated by two radiologists with reference to the European Commission's List of Quality Criteria for Diagnostic Radiographic Images in Pediatrics. The total score of the qualitative evaluation was 5.15% higher in the chest upright method using ADCR than in the chest supine method without ADCR, and the chest upright method score was higher than that of the chest supine method in items 1 to 7. whether infants have deep inspiration or not, 4.87% higher for item 1, whether infants rotate or not and the degree of tilting, 0% higher for the item 2, the reproduction of image from just above apices of lungs to T12/L1, 0% for the item 3, reproduction of the vascular pattern in central 2/3 of the lungs, 6.92% higher for the item 4, reproduction of the trachea and the proximal bronchi, 12.9% higher for the item 5, visually sharp reproduction of the diaphragm and costo-phrenic angles, 10% higher for the item 6, reproduction of the spine and paraspinal structures and visualisation of the retrocardiac lung and the mediastinum, and 3.65% higher for the item 7. Items 2 and 3 showed no statistically significant differences(P > 0.05), and items 1, 4, 5, 6, and 7 showed statistically significant differences(P < 0.05). In conclusion, Upright method using ADCR in pediatric chest X-ray is considered as a good alternative to existing Supine method.
Generally, radiologists can fail to detect pulmonary nodules in up to 30%. If an automatic system can inform the radiologists of thelocations of the doubtful nodules in the X-ray chest images, the frequency of mistakenly observed numbers of the nodules can be potentially reduced. This software is using morphological filtering and two feature-extraction techniques. The morphological filtering is the first process, which subsequently adds the operations of erosion and dilation to the original images so that this process can transform the original X-ray chest images into manageable ones. The false-positives are frequently being mistaken as nodules but actually these are not real nodules. The second process is the two feature-extraction techniques which are used to reduce the false-positives. Therefore, this system will make more effective detection of pulmonary nodules by reducing the false-positives when applied to the X-ray chest images which is difficult to get accurate detection.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.9
no.1
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pp.61-66
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2015
Chest X-ray images is the most common and widely used in clinical findings for a wide range of anatomical information about the prognosis of the disease in patients with cardiopulmonary rehabilitation. Many analysis algorithm was developed by a number of studies regarding the region segmentation and image analysis, there are specific differences due to the complexity and diversity of the image. In this paper, a diagnosis support system of the chest X-ray image based on image processing and analysis methods to detect the cardiopulmonary disease. The threshold value and morphological method was applied to segment the pulmonary region in a chest X-ray image. Anatomical measurements and texture analysis was performed on the segmented regions. The effectiveness of the proposed method is shown through experiments and comparison with diagnosis results by clinical experts to show that the proposed method can be used for decision support system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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