A case of intramedullary spinal cord lipoma is presented. A one month-old male infant presented with irritability and weakness on his upper extremities. A magnetic resonance[MR] image of the cervical spine demonstrated a well defined, high signal intensity lesion on both T1 and T2-weighted MR images and suppression on the fat saturation sequence. The tumor mass extended from the foramen magnum to T2 vertebra level. Ventral displacement of the spinal cord with kinking of the cervico-medullary junction was evident on the T2-weighted sagittal image. Partial resection of the tumor mass through laminoplastic laminotomy from C1 to T2 resulted in improved motor weakness on his upper extremities.
Purpose Because of heart movement, PET image of heart is very blur. So, PET scan gated with ECG is necessary to improve a spatial resolution of heart PET image. In this study, we will evaluate a image quality of both gated $^{13}N-ammonia$ PET scan and non-gated one. Materials and Methods Before start a heart PET, we attached a ECG electrode on patients (n = 5, $aged=54{\pm}17$). And we started a list mode PET scan that used by a mCT40 PET/CT (siemens, germany) during 10 minute, injected $^{13}N-ammonia$ ($378{\pm}50MBq$) to a patients at same time. By using this list mode data, we reconstructed both gated PET image and non-gated PET image. Then we analysed a profiles of those images, performed a blind test, and subtracted a gated image on non-gated image. Results FWHM of a gated image is improved about 23% and there is a differency count distribution at a subtracted image from non-gated image to a gated image. But in case of blind test, everybody select the gated image as a better quality among each images. Conclusion As a result, we can find that image quality will improve by using gated PET scan. In additional, we can calculate a EF valve, apply QGS, QPS of PET. Therefore, the gated PET scan help improving an accuracy, applying a more information for a diagnosis.
Table strapis patient fixture for securing the patient movements and falls. if it designed to measure the abdominal circumference and used as an indicator of dose selection at CT scan. it will prevent the overexposure of dose without degradation of image quality and efficiently manage dose of each type of body to technician to deal with CT. First, in order to compare the dose used in CT image and qualitative characteristics. reference image is obtained by examining the abdominal phantom in same conditions with the hospital 120 kVp, 200 mAs, D-Dom (Dynamic Dose Of Modulation). SNR, PSNR, RMSE, MAE, CTDIvol of CT images are compared with reference image. for comparing with reference image, the image that Umbilicus level image of Abdomen CT is stored in the PACS were used. For comparison, the top 12 o'clock portion of the air drawn from the same ROI was measured. CTDIvol, mAs, etc. In order to analyze the characteristics of the image, by measuring the length of the umbilicus circumference, pattern of the dose was analyzed. by using the analyzed perimeter and dose information, To be identified visually, fixed band that scale marked were produced. Use them, If the length of circumference of less than 60 cm 100 mAs, Case of 61~80 cm 120 mAs, Case of 80~100 cm 150 mAs, more than 100 cm 200 mAs, dose selection based on the perimeter, the image was applied. by compare analyzed with the Reference Image, image quality was assessed. by compare with existing tests that equally 200 mAs applied, How much was confirmed that the dose reduction. 1. Depending on the Abdominal circumference, the average PSNR(dB) of the image that differently dose applied was 45.794. 2. Comparing with existing test. the dose of scan that adjusted the mAs depending on the circumference was decreased about 40%. SNR and PSNR of the image that obtained by adjusting the standard mAs based on dose modulation were not much different. Therefore, By choosing a low mAs. dose reduction can be obtained. and the dose selection method that measured Abdominal circumference using a fixed band can protect the overexposure and uniformly apply dose of each type of body to technician to deal with CT.
Purpose : To evaluate MR image qualities we developed a new MRI phantom with the fixation structures necessary to position it into coil firmly. Materials and methods : We designed MRI phantom for eight evaluation items such as slice thickness accuracy, high contrast spatial resolution, low contrast object detectability, geometry accuracy, slice position accuracy, image intensity uniformity, percent signal ghosting and signal to noise ratio. For the positioning of phantom at coils, the fixation structures were set up on the surface of phantom. Six different MRI units were used for test the possibility for the clinical application and their image qualities were evaluated. Results : We acquired appropriate MR image qualities enough for the evaluation on all used MR units and confirmed that their evaluations were within reliable values compared to real ones for some items. The positioning of our phantom into head coils with fixation structures worked well for proper imaging. Conclusion : We found that our prototype of MRI phantom had the possibility of clinical application for MR image quality assessment.
Jung Hee Hong;Eun-Ah Park;Whal Lee;Chulkyun Ahn;Jong-Hyo Kim
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.10
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pp.1165-1177
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2020
Objective: To assess the feasibility of applying a deep learning-based denoising technique to coronary CT angiography (CCTA) along with iterative reconstruction for additional noise reduction. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 82 consecutive patients (male:female = 60:22; mean age, 67.0 ± 10.8 years) who had undergone both CCTA and invasive coronary artery angiography from March 2017 to June 2018. All included patients underwent CCTA with iterative reconstruction (ADMIRE level 3, Siemens Healthineers). We developed a deep learning based denoising technique (ClariCT.AI, ClariPI), which was based on a modified U-net type convolutional neural net model designed to predict the possible occurrence of low-dose noise in the originals. Denoised images were obtained by subtracting the predicted noise from the originals. Image noise, CT attenuation, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR) were objectively calculated. The edge rise distance (ERD) was measured as an indicator of image sharpness. Two blinded readers subjectively graded the image quality using a 5-point scale. Diagnostic performance of the CCTA was evaluated based on the presence or absence of significant stenosis (≥ 50% lumen reduction). Results: Objective image qualities (original vs. denoised: image noise, 67.22 ± 25.74 vs. 52.64 ± 27.40; SNR [left main], 21.91 ± 6.38 vs. 30.35 ± 10.46; CNR [left main], 23.24 ± 6.52 vs. 31.93 ± 10.72; all p < 0.001) and subjective image quality (2.45 ± 0.62 vs. 3.65 ± 0.60, p < 0.001) improved significantly in the denoised images. The average ERDs of the denoised images were significantly smaller than those of originals (0.98 ± 0.08 vs. 0.09 ± 0.08, p < 0.001). With regard to diagnostic accuracy, no significant differences were observed among paired comparisons. Conclusion: Application of the deep learning technique along with iterative reconstruction can enhance the noise reduction performance with a significant improvement in objective and subjective image qualities of CCTA images.
Purpose To assess the effect of deep learning image reconstruction (DLIR) for head CT in pediatric patients. Materials and Methods We collected 126 pediatric head CT images, which were reconstructed using filtered back projection, iterative reconstruction using adaptive statistical iterative reconstruction (ASiR)-V, and all three levels of DLIR (TrueFidelity; GE Healthcare). Each image set group was divided into four subgroups according to the patients' ages. Clinical and dose-related data were reviewed. Quantitative parameters, including the signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR), and qualitative parameters, including noise, gray matter-white matter (GM-WM) differentiation, sharpness, artifact, acceptability, and unfamiliar texture change were evaluated and compared. Results The SNR and CNR of each level in each age group increased among strength levels of DLIR. High-level DLIR showed a significantly improved SNR and CNR (p < 0.05). Sequential reduction of noise, improvement of GM-WM differentiation, and improvement of sharpness was noted among strength levels of DLIR. Those of high-level DLIR showed a similar value as that with ASiR-V. Artifact and acceptability did not show a significant difference among the adapted levels of DLIR. Conclusion Adaptation of high-level DLIR for the pediatric head CT can significantly reduce image noise. Modification is needed while processing artifacts.
Purpose: The brain perfusion SPECT is the examination which is able to know adversity information related brain disorder. But brain perfusion SPECT has also high failure rates by patient's motions. In this case, we have to use two days method and patients put up with many disadvantages. We think that we don't use two days method in brain perfusion SPECT, if we can use registration method. So this study has led to look over registration method applications in brain perfusion SPECT. Materials and Methods: Jaszczak, Hoffman and cylindrical phantoms were used for acquiring SPECT image data on varying degree in x, y, z axes. The phantoms were filled with $^{99m}Tc$ solution that consisted of a radioactive concentration of 111 MBq/mL. Phantom images were acquired through scanning for 5 sec long per frame by using Triad XLT9 triple head gamma camera (TRIONIX, USA). We painted the ROI of registration image in brain data. So we calculated the ROIratio which was different original image counts and registration image counts. Results: When carring out the experiments under the same condition, total counts differential was from 3.5% to 5.7% (mean counts was from 3.4% to 6.8%) in phantom and patients data. In addition, we also run the experiments in the double activity condition. Total counts differential was from 2.6% to 4.9% (mean counts was from 4.1% to 4.9%) in phantom and patients data. Conclusion: We can know that original and registration data are little different in image analysis. If we use the image registration method, we can improve disadvantage of two days method in brain perfusion SPECT. But we must consider image registration about the distance differences in x, y, z axes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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