Objective: The author measured levels of fluoroscopic radiation exposure to the surgeon's body based on the different beam directions during kyphoplasty. Methods: This is an observational study. A series of 84 patients (96 vertebral bodies) were treated with kyphoplasty over one year. The patients were divided into four groups based on the horizontal and vertical directions of the X-Ray beams. We measured radiation exposure with the seven dosimetry badges which were worn by the surgeon in each group (total of 28 badges). Twenty-four procedures were measured in each group. Cumulative dose and dose rates were compared between groups. Results: Fluoroscopic radiation is received by the operator in real-time for approximately 50% (half) of the operation time. Thyroid protectors and lead aprons can block radiation almost completely. The largest dose was received in the chest irrespective of beam directions. The lowest level of radiation were received when X-ray tube was away from the surgeon and beneath the bed (dose rate of head, neck, chest, abdomen and knee: 0.2986, 0.2828, 0.9711, 0.8977, 0.8168 mSv, respectively). The radiation differences between each group were approximately 2.7-10 folds. Conclusion: When fluoroscopic guided-KP is performed, the X-Ray tube should be positioned on the opposite side of the operator and below the table, otherwise the received radiation to the surgeon's body would be 2.7-10 times higher than such condition.
This paper presents a new algorithm that extracted lung region in X-ray and enhanced the region. With a lung region that was extracted by histogram threshold value, it was diffi cult to detect perfect lung boundary. Therefore we presented perfect lung boundary detection method using apex detection and apex region restoration. Also, by applying modified equalization algorithm and presented function to inside of lung region, we want to give help to automatic diagnosis In X-ray chest image. Presented main line trace algorithm gave good result in detection of lung boundary And, as apex detection method using lung row and column gray level average value found more correct place of lung than the rpethod of prior algorithm, we succeeded perfect lung region detection, Also, presented function that had lung region's gray level distribution characteristic was very effective to image enhancement.
Tuberculosis (TB) is caused by a chronic infectious agent known as Mycobacterium tuberculosis. It is transmitted in airborne particles, called droplet nuclei which was generated by cough, sneeze, shout, or sing of persons who have TB disease. Most infections of TB do not have symptoms, well known as latent tuberculosis infection (LTBI). However, about 10% of LTBI progress to active disease a one or two years after infection. To investigate the LTBI rate of college students who were in contacted with TB patients, we performed chest X-ray, tuberculin skin test (TST) and Interferon-gamma release assay (IGRA) to 74 college students. At a results, 65 students were showed negative and 9 students positive results at chest X-ray and 1st TST test. When confirmed the 65 students who were showed negative by 2st TST, the results showed correctly. But, 9 students who were showed positive results on chest X-ray and 1st TST by IGRA, the only 3 students (4.05%) showed positive results. In conclusion, the LTBI rate in this study showed 4.05% (3/74) and we suggest to investigate other students LTBI rate for decreasing tuberculosis.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.9
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pp.149-158
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2022
The pandemic of Covid-19 (Coronavirus Disease 19) has devastated the world, affected millions of people, and disrupted the world economy. The cause of the Covid19 epidemic has been identified as a new variant known as Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2(SARS-CoV2). It motives irritation of a small air sac referred to as the alveoli. The alveoli make up most of the tissue in the lungs and fill the sac with mucus. Most human beings with Covid19 usually do no longer improve pneumonia. However, chest x-rays of seriously unwell sufferers can be a useful device for medical doctors in diagnosing Covid19-both CT and X-ray exhibit usual patterns of frosted glass (GGO) and consolidation. The introduction of deep getting to know and brand new imaging helps radiologists and medical practitioners discover these unnatural patterns and pick out Covid19-infected chest x-rays. This venture makes use of a new deep studying structure proposed to diagnose Covid19 by the use of chest X-rays. The suggested model in this work aims to predict and forecast the patients at risk and identify the primary COVID-19 risk variables
Since in case of children, they are sensitive to the radiation compared to the adult and the potential exposure damage lasts longer, the exposure dose should be managed better than for the adult. Therefore, this study was conducted to observe the change in the chest x-ray image by the use of grid, which eliminates the scattering rays but increases the exposure dose during the child chest x-ray examination. As a research method, SNR, CNR and V. Vuichi were measured at 100 cm and 180 cm with the grid varying the kVp to 70, 90 and 110. In addition, SNR, CNR and V. Vuichi were measured fixing 100 cm and 180cm without grid and varying the dose to 6, 8 and 10 mAs. In the results of measuring them by fixing kVp, SNR, VNR and V. Vuichi were represented high when FID is 100cm. And in the results of meaduring them varying mAs, SNR, VNR and V. Vuichi were represented high when FID is 100cm. Currently in our country, the chest x-ray examination is performed at 180 cm. However, as the image is measured high when FID is 100 cm, in case of child, FID is deemed to be 100 cm.
This study tried to suggest the most efficient learning rate for accurate and efficient automatic diagnosis of medical images for chest X-ray pneumonia images using deep learning. After setting the learning rates to 0.1, 0.01, 0.001, and 0.0001 in the Inception V3 deep learning model, respectively, deep learning modeling was performed three times. And the average accuracy and loss function value of verification modeling, and the metric of test modeling were set as performance evaluation indicators, and the performance was compared and evaluated with the average value of three times of the results obtained as a result of performing deep learning modeling. As a result of performance evaluation for deep learning verification modeling performance evaluation and test modeling metric, modeling with a learning rate of 0.001 showed the highest accuracy and excellent performance. For this reason, in this paper, it is recommended to apply a learning rate of 0.001 when classifying the presence or absence of pneumonia on chest X-ray images using a deep learning model. In addition, it was judged that when deep learning modeling through the application of the learning rate presented in this paper could play an auxiliary role in the classification of the presence or absence of pneumonia on chest X-ray images. In the future, if the study of classification for diagnosis and classification of pneumonia using deep learning continues, the contents of this thesis research can be used as basic data, and furthermore, it is expected that it will be helpful in selecting an efficient learning rate in classifying medical images using artificial intelligence.
In this study, medical images, which are X-ray image and CT image, are compressed by the adam live coding technique. The medical images may be treated as special ones, because they are different from general images in many respects. The statistical characteristics that medical images only have in transform domain are analyzed, and then the improved quantization method is proposed for medical images. For chest X-ray image and CT head image, the better results are obtained by the improved adaptive coding technique.
A case of mediastinal seminoma is presented. A male driver, 27 years old Korean, has been suffered from substernal pain, cough and moderate swallowing difficulty since 5 months prior to this admission. At the time of onset, he visited at a local clinic to find some mass in his anterior mediastinum on chest P-A and lateral X-ray check. Recently, intermittent hiccups with much aggravated dysphagia forced him to visit our hospital, and admitted for radical resection under the impression of anterior superior mediastinal tumor of thymus origin. Median sternotomy was done and total resection of the tumor of 8.0X11.0X3.5cm was done without any specific complication and biopsy of the tumor revealed as primary mediastinal seminoma of the mediastinum. Supplementary prophylactic irradiation therapy was done with a tumor dose of 4,000 rad in 4 weeks after operation. Postoperative hospital course was uneventful and patient was joyful with his occupation for 3 months after discharge.
Kim, Doo;Cheong, Cha-Ryong;Jang, Wook;Park, Jeong-Hwa;Kim, Jong-Taek
Journal of Veterinary Clinics
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v.13
no.2
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pp.204-207
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1996
Fiberglass may be a pulmonary toxin and carcinogen because it imitates asbestos, as do other man-made mineral fibers. A 5-months-old Jind dog was accidentally exposed to fiberglass extensively for 3 months in a site of apartment construction. Canine acute clinical pneumoconiosis caused by fiberglass was diagnosed by history, ezamination of environment, physical examination, and chest x-ray check of patient. The main signs were anorexia, dyspnea, increased irregular opacities and air trapping in lung field of chest x-ray films. Because the fiverglass which is used for several purpose are dangerous for health of animal and human. fiberglass dust must be controlled to minimize the adverse effects of fiberglass in the environment.
Ha, Jin-Ho;Choi, Ae-Ryun;Kim, Seong-Tae;Koo, Deok-Mo
Journal of Sasang Constitutional Medicine
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v.23
no.1
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pp.125-131
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2011
1. Objectives: This purpose of this case is to report that a soeumin patient diagnosed as pleural effusion was treated with Sibimiguanjung-tang and then her symptoms and result of chest X-ray and R-lab improved 2. Methods: We diagnosed the patient as Soeumin-Taeum-byung(少陰人太陰病). So we treated her with Sibimiguanjung-tang 3. Results: After we treated the patient with Sibimiguanjung-tang, her symptoms and result of chest X-ray and R-lab improved 4. Conclusions: This case study show an efficient result of using Sibimiguanjung-tang in Soeumin diagnosed to pleural effusion.
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