Purpose: To compare the measurements of the mandible and the detectability of the mandibular canal on reformatted images using a newly developed 3-dimensional implant simulation program with traditionally used CT multiplanar reconstruction program and true measurements. Materials and Methods: Ten dry dog mandibles were used in this study. Occlusal templates for CT examination were fabricated and marked with gutta perch a at ten sites. Axial CT scans were taken and reconstructed using DentaScan (D group) and Vimplant program (V group), and each mandible was sectioned at the previously marked sites (R group). Maximum vertical height (H) and maximum width (W) of the mandible, the distances from buccal border of the mandibular canal to the most buccal aspect of the mandible (X), and the distance from the superior border of the mandibular canal to the alveolar crest (Y) were measured, and the mandibular measurements in each group were compared. Detectability of mandibular canal was evaluated using a 3-point scale in both V and D groups by three oral radiologists and compared. Results: H in the V group was slightly greater than that in the D group, and Wand X in the V group was slightly less than those in the D group. H in the V group was less than that in the R group, and Wand X in the V group was larger than those in the R group. The detectability of the mandibular canal did not show statistically significant differences between V and D groups. Conclusion: The results of the experiment show that the newly developed, inexpensive Vimplant/TM/ simulation program can be used as an alternative to the traditionally used, and more expensive CT multiplanar reconstruction program.
The purpose of this study was to reduce dose while maintaining image quality during digital radiographic examination of paranasal sinus by using the automatic exposure control (AEC) system. The tube voltage was set as six stages that increased by about 10 kVp to 70 kVp, 81 kVp, 90 kVp, 102 kVp, 109 kVp and 117 kVp. And then the AEC system conditions were consisted of 9 setting environments, that change mode of the sensitivity (S200, S400, S800) and the density (+2.5, 0, -2.5). We measured automatically exposed tube current (mAs) under 54 conditions with combined these, and assessed SNR and PSNR through the acquired images. In addition, four radiologists performed a qualitative assessment of the acquired images for each combination on a five-point scale of the Likert. As a result, the lowest dose and the highest values of SNR and PSNR in images with a qualitative assessment more than 4 point were the AEC control factors of 90 kVp, S800, D2.5. We applied this condition to the clinical trial, it showed an effect of 83.1% reduction in exposure radiation dose (mR). Therefore, AEC system could be used as dose reduction technology if it understood and used related regulatory factors and physical characteristics.
Purpose: This study was performed to investigate the intra- and inter-observer variability in linear measurements with axial images obtained by PreXion (PreXion Inc., San Mateo, USA) and i-CAT(Imaging Sciences International, Xoran Technologies Inc., Hatfield, USA) CBCT scanners, with different voxel sizes. Materials and Methods: A cylindrical object made from nylon with radiopaque markers (phantom) was scanned by i-CAT and PreXion 3D devices. For each axial image, measurements were taken twice in the horizontal(distance A-B) and vertical (distance C-D) directions, randomly, with a one-week interval between measurements, by four oral radiologists with five years or more experience in the use of these measuring tools. Results: All of the obtained linear measurements had lower values than those of the phantom. The statistical analysis showed high intra- and inter-observer reliability (p=0.297). Compared to the real measurements, the measurements obtained using the i-CAT device and PreXion tomography, on average, revealed absolute errors ranging from 0.22 to 0.59 mm and from 0.23 to 0.63 mm, respectively. Conclusion: It can be concluded that both scanners are accurate, although the linear measurements are underestimations, with no significant differences between the evaluators.
Heera Yoen;Soo-Yeon Kim;Dae-Won Lee;Han-Byoel Lee;Nariya Cho
Korean Journal of Radiology
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v.24
no.7
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pp.626-639
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2023
Objective: To investigate the association of clinical, pathologic, and magnetic resonance imaging (MRI) variables with progressive disease (PD) during neoadjuvant chemotherapy (NAC) and distant metastasis-free survival (DMFS) in patients with triple-negative breast cancer (TNBC). Materials and Methods: This single-center retrospective study included 252 women with TNBC who underwent NAC between 2010 and 2019. Clinical, pathologic, and treatment data were collected. Two radiologists analyzed the pre-NAC MRI. After random allocation to the development and validation sets in a 2:1 ratio, we developed models to predict PD and DMFS using logistic regression and Cox proportional hazard regression, respectively, and validated them. Results: Among the 252 patients (age, 48.3 ± 10.7 years; 168 in the development set; 84 in the validation set), PD was occurred in 17 patients and 9 patients in the development and validation sets, respectively. In the clinical-pathologic-MRI model, the metaplastic histology (odds ratio [OR], 8.0; P = 0.032), Ki-67 index (OR, 1.02; P = 0.044), and subcutaneous edema (OR, 30.6; P = 0.004) were independently associated with PD in the development set. The clinical-pathologic-MRI model showed a higher area under the receiver-operating characteristic curve (AUC) than the clinical-pathologic model (AUC: 0.69 vs. 0.54; P = 0.017) for predicting PD in the validation set. Distant metastases occurred in 49 patients and 18 patients in the development and validation sets, respectively. Residual disease in both the breast and lymph nodes (hazard ratio [HR], 6.0; P = 0.005) and the presence of lymphovascular invasion (HR, 3.3; P < 0.001) were independently associated with DMFS. The model consisting of these pathologic variables showed a Harrell's C-index of 0.86 in the validation set. Conclusion: The clinical-pathologic-MRI model, which considered subcutaneous edema observed using MRI, performed better than the clinical-pathologic model for predicting PD. However, MRI did not independently contribute to the prediction of DMFS.
Purporse : It is known that detection of calcification by MRI is difficulty in intracranial calcified lesions, but author tried to evaluate the signal intensity image of calcification by MR with experimental model. Subjects & Methods : Author analyzed and compared with values of calcium carbonate and hydroxyapatite phantoms by each concentration (10, 20, 30, 40, 50%) and size(1-10mm), measured ROI attenuating from CT and MRI(TlWI & T2WI). Results : The high concentration of calcium carbonate is, the lower the signal intensity of calcium carbonate phantom is both T1 & T2WI. For concentration of Hydroxyapatite of up to 30% by weight the signal intensity on standard T1 weighted images increased but subsequently decreased. Hyperintensity does not preclude calcification as a cause of the signal alteration-an observation that all radiologists interpreting MR images need to be aware of. Conclusion: The signal intensity of intracranial calcification is various on MR imaging in concerning with components, concentration, & size of calcification, and especially high signal intensity of intracranial calcification noted differencial diagnosis.
Kim, Dae-Hun;Ko, Seong-Jin;Kang, Se-Sik;Kim, Jung-Hoon;Kim, Chang-Soo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.11
no.11
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pp.185-193
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2011
There is no exact standard of detecting pulmonary tuberculosis(TB) in digital image of simple chest radiography. In this study, I experimented on the principal components analysis(PCA) algorithm in the past and suggested six other parameters as identification of TB lesions. The purpose of this study was to develop and test computer aided diagnosis(detection) method for the detection and measurement of pulmonary abnormalities on digital chest radiography. It showed comparatively low recognition diagnosis rate using PCA method, however, six kinds of texture features parameters algorithm showed similar or higher diagnosis rates of pulmonary disease than that of the clinical radiologists. Proposed algorithms using computer-aided of texture analysis can distinguish between areas of abnormality in the chest digital images, differentiate lesions having pulmonary disease. The method could be useful tool for classifying and measuring chest lesions, it would play a major role in radiologist's diagnosis of disease so as to help in pre-reading diagnosis and prevention of pulmonary tuberculosis.
Artificial intelligence (AI) technology is actively being applied for the interpretation of medical imaging, such as chest X-rays. AI-based software medical devices, which automatically detect various types of abnormal findings in chest X-ray images to assist physicians in their interpretation, are actively being commercialized and clinically implemented in Korea. Several important issues need to be considered for AI-based detection assistant tools to be applied in clinical practice: the evaluation of performance and efficacy prior to implementation; the determination of the target application, range, and method of delivering results; and monitoring after implementation and legal liability issues. Appropriate decision making regarding these devices based on the situation in each institution is necessary. Radiologists must be engaged as medical assessment experts using the software for these devices as well as in medical image interpretation to ensure the safe and efficient implementation and operation of AI-based detection assistant tools.
This study was performed to find a method to decrease the radiation exposure of patients when obtaining anteroposterior pelvic images maintaining the quality of the image by using the copper filter built in the DR equipment now being used in our hospital. We measured the level of radiation by changing the filters from none filter to 0.1mmCu, 0.2mmCu, and 0.3mmCu and detected the organ level of radiation by PCXMC program. As a result, high levels of radiation were detected in the bladders and testicles and the levels were decreased as the thickness of the filter was increased and the amount of decrease was the highest in 0.1mmCu. And we asked for the expert opinions to 3 radiologists and as a result, only images obtained by 0.1mmCu filter out of all the images on which copper filters were used were accepted as the ones with diagnostic value same as none filter. At this time, the incident dose on the pelvic region was 0.895mGy which was smaller than the one in none filter by 47%. Therefore, using 0.1mmCu when obtaining anteroposterior pelvic images can effectively decrease the radiation exposure of patients.
Won, Jong-Seok;Moon, Youngjin;Park, Sang Hoon;Choi, Jaesoon
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.590-596
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2016
Biopsy is a typical needle type intervention procedure performed under radiographic image equipment such as computed tomography (CT) and cone-beam CT. This minimal invasive procedure is a simple and effective way for identifying cancerous condition of a suspicious tissue but radiation exposure for the patients and interventional radiologists is a critical problem. In order to overcome such trouble and improve accuracy in targeting of the needle, there have been various attempts using robot technology. Those devices and systems, however, are not for full procedure automation in biopsy without consideration for tissue sampling task. A robotic end-effector of a master-slave tele-operated needle type intervention robot system has been proposed to perform entire biopsy procedure by the authors. However, motorized sampling adopted in the device has different cutting speed from that of biopsy guns used in the conventional way. This paper presents the design of a novel robotic mechanism and protocol for the automation of biopsy procedure using spring-triggered biopsy gun mechanism. An experimental prototype has been successfully fabricated and shown its feasibility of the automated biopsy sequence.
Gi-Hyeon Nam;Dong-Yeon Yoo;Yang-Gon Kim;Joo-Sung Sun;Jung-Won Lee
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.6
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pp.243-250
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2023
Chest X-ray is radiological examination for xeamining the lungs and haert, and is particularly widely used for diagnosing lung disease. Since the quality of these chest X-rays can affect the doctor's diagnosis, the process of evaluating the quality must necessarily go through. This process can involve the subjectivity of radiologists and is manual, so it takes a lot of time and csot. Therefore, in this paper, based on the chest X-ray quality assessment guidelines used in clinical settings, we propose a tool that automates the five quality assessments of artificial shadow, coverage, patient posture, inspiratory level, and permeability. The proposed tool reduces the time and cost required for quality judgment, and can be further utilized in the pre-processing process of selecting high-quality learning data for the development of a learning model for diagnosing chest lesions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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