In Oriental medicine, the status of a tongue is the important indicator to diagnose one's health like physiological and clinicopathological changes of inner parts of the body. The method of tongue diagnosis is not only convenient but also non-invasive and widely used in Oriental medicine. However, tongue diagnosis is affected by examination circumstances a lot like a light source, patient's posture and doctor's condition. To develop an automatic tongue diagnosis system for an objective and standardized diagnosis, segmenting a tongue is inevitable but difficult since the colors of a tongue, lips and skin in a mouth are similar. The proposed method includes preprocessing, graph-based over-segmentation, detecting positions with a local minimum over shading, detecting edge with color difference and estimating edge geometry from the probable structure of a tongue, where preprocessing performs down-sampling to reduce computation time, histogram equalization and edge enhancement. A tongue was segmented from a face image with a tongue from a digital tongue diagnosis system by the proposed method. According to three oriental medical doctors' evaluation, it produced the segmented region to include effective information and exclude a non-tongue region. It can be used to make an objective and standardized diagnosis.
Facial diagnosis based on quantitative facial features has been studied in many Korean medicine fields, especially in Sasang constitutional medicine. By the rapid growing of 3D measuring technology, generic and cheap 3D sensors, such as Microsoft Kinect, is popular in many research fields. In this study, the possibility of using Kinect in facial diagnosis is examined. We introduce the development of facial feature extraction system and verify its accuracy and repeatability of measurement. Furthermore, we compare Sasang constitution diagnosis results between DSLR-based system and the developed Kinect-based system. A Sasang constitution diagnosis algorithm applied in the experiment was previously developed by a huge database containing 2D facial images acquired by DSLR cameras. Interrater reliability analysis result shows almost perfect agreement (Kappa = 0.818) between the two systems. This means that Kinect can be utilized to the diagnosis algorithm, even though it was originally derived from 2D facial image data. We conclude that Kinect can be successfully applicable to practical facial diagnosis.
Purpose: To quantify artifacts from different root filling materials in cone-beam computed tomography (CBCT) images acquired using different exposure parameters. Materials and Methods: Fifteen single-rooted teeth were scanned using 8 different exposure protocols with 3 different filling materials and once without filling material as a control group. Artifact quantification was performed by a trained observer who made measurements in the central axial slice of all acquired images in a fixed region of interest using ImageJ. Hyperdense artifacts, hypodense artifacts, and the remaining tooth area were identified, and the percentages of hyperdense and hypodense artifacts, remaining tooth area, and tooth area affected by the artifacts were calculated. Artifacts were analyzed qualitatively by 2 observers using the following scores: absence (0), moderate presence (1), and high presence (2) for hypodense halos, hypodense lines, and hyperdense lines. Two-way ANOVA and the post-hoc Tukey test were used for quantitative and qualitative artifact analysis. The Dunnet test was also used for qualitative analysis. The significance level was set at P<.05. Results: There were no significant interactions among the exposure parameters in the quantitative or qualitative analysis. Significant differences were observed among the studied filling materials in all quantitative analyses. In the qualitative analyses, all materials differed from the control group in terms of hypodense and hyperdense lines (P<.05). Fiberglass posts did not differ statistically from the control group in terms of hypodense halos(P>.05). Conclusion: Different exposure parameters did not affect the objective or subjective observations of artifacts in CBCT images; however, the filling materials used in endodontic restorations did affect both types of assessments.
The main objective of pathologists is to achieve accurate lesion diagnoses, which has become increasingly challenging due to the growing number of pathological slides that need to be examined. However, using digital technology has made it easier to complete this task compared to older methods. Digital pathology is a specialized field that manages data from digitized specimen slides, utilizing image processing technology to automate and improve analysis. It aims to enhance the precision, reproducibility, and standardization of pathology-based researches, preclinical, and clinical trials through the sophisticated techniques it employs. The advent of whole slide imaging (WSI) technology is revolutionizing the pathology field by replacing glass slides as the primary method of pathology evaluation. Image processing technology that utilizes WSI is being implemented to automate and enhance analysis. Artificial intelligence (AI) algorithms are being developed to assist pathologic diagnosis and detection and segmentation of specific objects. Application of AI-based digital pathology in biomedical researches is classified into four areas: diagnosis and rapid peer review, quantification, prognosis prediction, and education. AI-based digital pathology can result in a higher accuracy rate for lesion diagnosis than using either a pathologist or AI alone. Combining AI with pathologists can enhance and standardize pathology-based investigations, reducing the time and cost required for pathologists to screen tissue slides for abnormalities. And AI-based digital pathology can identify and quantify structures in tissues. Lastly, it can help predict and monitor disease progression and response to therapy, contributing to personalized medicine.
지난 몇년간 유방 초음파영상을 이용한 신호 및 영상처리 기술과 자동 영상 최적화 기술, 유방 종괴 자동 검출 및 분류 기술 등, 컴퓨터 보조 진단(computer-aided diagnosis, CAD)을 활용하는 연구들이 활발히 진행되어지고 있다. 컴퓨터진단기술이 개발될수록 암의 조기 발견이 정확하고 빠르게 진행되어 건강 보험과 환자의 검사 빙용을 줄일 수 있고 조직 검사에 대한 불안감을 없앨 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GLCM(gray level co-occurrence matrix)을 사용하여 초음파 영상에서 종양의 정량적 분석을 진행하여 컴퓨터보조 진단에 활용 가능성을 실험하였다.
본 논문은 의료영상 CT 기반의 지식데이터 검색 관리시스템 구축에 대한 내용을 기술한다. 개발된 시스템은 정밀한 지능형 검색기술을 활용하여 의료영상을 판독하고 환자의 병명을 진단함으로써 병원 업무 효율성을 높이데 목적이 있다. 본 연구에서는 PACS의 의료 영상 DICOM 파일을 읽어서 영상을 처리하고, 특징 값들을 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 진료에 필요한 새로운 의료영상을 읽어서 데이터베이스에 저장된 다른 CT의 특징 값과 비교하여 유사성을 검색하는 시스템을 구현하였다. 연구학술용으로 제공된 100장의 CT DICOM을 JPEG 파일 형태로 변환한 후, SIFT, CS-LBP, K-Mean Clustering 알고리즘을 이용하여 Code Book Library를 구축하였다. 데이터베이스 최적화를 통하여 새로운 CT 이미지에 대한 기존 데이터와의 유사성을 검색 하여 그 결과를 확인함으로써 환자의 진료 및 진단에 활용할 수 있도록 하였다.
The evaluation of interval changes between temporally sequential chest radiographs is necessary for the detection of new abnormalities or interval changes, such as pulmonary nodules and interstitial disease. For interstitial lung disease, the interval changes are very important for diagnosis and treatment. Especially, interstitial lung disease may show rapid changes in the radiographs, show changes in the entire lung field in minute detail, or show changes in multiple parts depending on the type. It is therefore difficult to have an accurate grasp of the condition of the disease only with conventional radiographs. The temporal subtraction technique which was developed at the University of Chicago, provides a subtraction image of the current warped image and the previous image. A temporal subtraction image, shows only differences and changes between the two images, can be very useful for a diagnosis of interstitial lung disease. However, the evaluation of the temporal subtraction technique for interstitial lung disease using receiver operating characteristic(ROC) studies has not been reported yet. Therefore, we have evaluated the clinical usefulness of a temporal subtraction technique for detection of interval changes of interstitial lung disease by ROC analysis.
본 연구는 CR영상에서 선량이 화질에 미치는 영향을 평가하기위해 수행되었다. 본 연구의 궁극적인 목적은 임상 흉부진단에 필요한 영상화질을 얻을 수 있는 최적 선량을 찾는 것이다. 영상화질 평가를 위해서 다양한 선량에서의 MTF, NNPS, 그리고 NEQ를 측정하였으며, MTF 측정과 실험장치 구성은 International Electrotechnical Commission(IEC)에서 제시한 절차에 따라 수행하였다. 실험 결과를 통해 흉부진단의 경우 자동노출조절 (Automatic Exposure Control, AEC) 제어반에서 자동으로 설정해주는 선량의 절반 선량으로도 필요한 영상화질이 얻어짐을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 AEC에서 제시하는 선량이 최적 선량이 아니며 화질평가를 통해서 얻어진 최적 선량을 사용하면 환자의 피폭을 상당량 줄일 수 있음을 보였다.
Magnetic resonance imaging(MRI) uses strong magnetic field to image the cross-section of human body and has excellent image quality with no risk of radiation exposure. Because of above-mentioned advantages, MRI has been widely used in clinical fields. However, the noise generated in MRI degrades the quality of medical images and has a negative effect on quick and accurate diagnosis. In particular, examining a object with a detailed structure such as brain, image quality degradation becomes a problem for diagnosis. Therefore, in this study, we acquired T2 weighted 3D data of multiple sclerosis disease using BrainWeb simulation program, and used quantitative evaluation factors to find appropriate slice thickness among 1, 3, 5, and 7 mm. Coefficient of variation and contrast to noise ratio were calculated to evaluate the noise level, and root mean square error and peak signal to noise ratio were used to evaluate the similarity with the reference image. As a result, the noise level decreased as the slice thickness increased, while the similarity decreased after 5 mm. In conclusion, as the slice thickness increases, the noise is reduced and the image quality is improved. However, since the edge signal is lost due to overlapped signal, it is considered that selecting appropriate slice thickness is necessary.
It was diagnosed customer transformers and other equipment by using non-contact infrared equipment. Examiners can identify not only abnormalities in real time in the field of the transformer immediately, as well as they were able to safely perform the scan. Thanks to successful transformer diagnosis, we can easily diagnose abnormalities of transformer itself which can be caused by deterioration of the oil used as overlaod or refrigerant and we can also diagnose abnomalities from low voltage bushing which can be result by external environmental factors and physical factors and abnomalities from its connections at the same time we found it is very useful at proactive diagnostics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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