Woo, Sang Woo;Lee, Hye Joo;Nahm, Francis Sahngun;Lee, Pyung Bok;Choi, Eun Joo
The Korean Journal of Pain
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v.26
no.2
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pp.130-134
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2013
Background: The aims of this study were to analyze the anatomic variations of supraorbital foramina/notches in Koreans and to compare the results with those of previous studies examining other races. We evaluated the three-dimensional computed tomography (3D-CT) images of human faces using multidetector computed tomography (MDCT). Methods: A total of 395 adults (232 men and 163 women) were enrolled and the 3D-CT images of their faces were reviewed in this study. In this study, the data from the images included the presence, shape, width and distance from the nasion to the supraorbital foramina/notches. ANOVA was used to assess the main effects of gender and side (right or left foramen/notch), and comparisons of the means were done by paired t-test. Results: The most common shapes in Koreans were a single notch (39.5%) on the right hand side and a single foramen (42.3%) on the left hand side. The incidence of a single foramen in Koreans was high compared to other races. The mean foramen diameter was $2.34{\pm}0.78$ mm, and the mean distance from the nasion was $27.19{\pm}4.03$ mm. The mean notch diameter was $3.37{\pm}1.71$ mm, and the mean distance from the nasion was $23.42{\pm}2.45$ mm. Conclusions: This is the first study on the variations of supraorbital foramina/notches in Koreans using 3D-CT images of faces. The anatomic characteristics of the supraorbital foramina/notch will help in performing nerve blocks and maxillofacial surgery.
Purpose: An accurate preoperative analysis of the patient is essential in orthognathic surgery in order to acquire superior results. In profile, the location of the chin's position may change according to the neck's inclination. This may ultimately affect the amount of surgical movement. During acquisition of cephalometric radiographs, or in supine position, there is a discrepancy in the neck's inclination. This means that there are also various discrepancies between the actual profile and the various preoperative profile images. In the clinical situation, the decision in performing genioplasty usually lies in the analysis of the patient's profile on the operating table at the final stages of orthognathic surgery. This study aims to analyze the different preoperative profile images and to compare their discrepancies. Methods: Fifty eight patients undergoing orthognathic surgery were chosen. These patients were divided into three groups according to angle's classification of malocclusion, as class I, II or III. The right profile of these patients in centric occlusion was taken in natural head position (NHP). This was set as the 'actual profile image.' Another right profile image was taken on the operating table after insertion of the nasotracheal intubation and with muscle relaxants in effect. This was also taken in centric occlusion. The angle (denoted 'A') between the soft tissue glabella-pognion and the true vertical plane was found in the above-mentioned profile images and in the cephalometric radiographs. The differences of these values were analyzed. Results: There were differences in Angle 'A' in all of the preoperative images. These values were however, not statistically significant. Conclusion: In order to gain an esthetic profile during orthognathic surgery, the NHP is shown to be the most reliable position. Images reproducing such head positions should be used in the treatment planning process.
목적: To evaluate the feasibility of the event-related functional MR study using power grip studying the hand motor system 대상 및 방법: Event-related functional MRI was performed on a 1.5T MR unit in seven norm volunteers (man=7, right-handedness=2, left-handedness=5, mean age: 25 years). A single-shot GRE-EPI sequence (TR/TE/flip angle: 1000ms/40ms/90, FOV = 240 mm matrix= 64$\times$64, slice thickness/gap = 5mm/0mm, 7 true axial slices) was used for functiona MR images. A flow-sensitive conventional gradient echo sequence (TR/TE/flip angl 50ms/4ms/60) was used for high-resolution anatomical images. To minimize the gross hea motion, neck-holders (MJ-200, USA) were used. A series of MR images were obtained in axial planes covering motor areas. To exclude motion-corrupted images, all MR images wer surveyed in a movie procedure and evaluated using the estimation of center of mass of ima signal intensities. Power grip task consisted of the powerful grip of all right fingers and hand movement ta used very fast right finger tapping at a speed of 3 per 1 second. All tasks were visual-guid by LCD projector (SHARP, Japan). Two tasks consisted of 134 phases including 7 activatio and 8 rest periods. Active stimulations were performed during 2 seconds and rest period were 15 seconds and total scan time per one task was 2 min 14 sec. Statistical maps we obtained using cross-correlation method. Reference vector was time-shifted by 4 seconds an Gaussian convolution with a FWHM of 4 seconds was applied to it. The threshold in p val for the activation sites was set to be 0.001. All mapping procedures were peformed usin homemade program an IDL (Research Systems Inc., USA) platform. We evaluated the activation patterns of the motor system of power grip compared to hand movement in t event-related functional MRI.
Since ChatGPT was released in 2022, the generative artificial intelligence (AI) industry has seen massive growth and is expected to bring significant innovations to cognitive tasks. AI-based image generation, in particular, is leading major changes in the digital world. This study investigates the technical foundations of Midjourney, Stable Diffusion, and Firefly-three notable AI image generation tools-and compares their effectiveness by examining the images they produce. The results show that these AI tools can generate realistic images of tomatoes, strawberries, paprikas, and cucumbers, typical crops grown in greenhouse. Especially, Firefly stood out for its ability to produce very realistic images of greenhouse-grown crops. However, all tools struggled to fully capture the environmental context of greenhouses where these crops grow. The process of refining prompts and using reference images has proven effective in accurately generating images of strawberry fruits and their cultivation systems. In the case of generating cucumber images, the AI tools produced images very close to real ones, with no significant differences found in their evaluation scores. This study demonstrates how AI-based image generation technology can be applied in agriculture, suggesting a bright future for its use in this field.
Utilizing weather independent SAR images along with machine learning based object detector is effective in robust vessel monitoring. While conventional SAR images often applied amplitude data from Single Look Complex, exploitation of polarimetric parameters acquired from multiple polarimetric SAR images was yet to be implemented to vessel detection utilizing machine learning. Hence, this study used four polarimetric parameters (H, p1, DoP, DPRVI) retrieved from eigen-decomposition and two backscattering coefficients (γ0, VV, γ0, VH) from radiometric calibration; six bands in total were respectively exploited from 52 Sentinel-1 SAR images, accompanied by vessel training data extracted from AIS information which corresponds to acquisition time span of the SAR image. Evaluating different cases of combination, the use of polarimetric indexes along with amplitude values derived enhanced vessel detection performances than that of utilizing amplitude values exclusively.
Objective: Atrophy and a high T2 signal of the hippocampus are known to be the principal MR imaging findings of hippocampal sclerosis. The purpose of this study was to determine whether or not individual MRI findings correlate with surgical outcome in patients with this condition. Materials and Methods: Preoperative MR imaging findings in 57 consecutive patients with pathologically-proven hippocampal sclerosis who underwent anterior temporal lobectomy and were followed-up for 24 months or more were retrospectively reviewed, and the results were compared with the postsurgical outcome (Engel classification). The MR images included routine sagittal T1-weighted and axial T2-weighted spin-echo images, and oblique coronal T1-weighted 3D gradient-echo and T2-weighted 2D fast spin-echo images obtained on either a 1.5 T or 1.0 T unit. The images were visually evaluated by two neuroradiologists blinded to the outcome; their focus was the presence or absence of atrophy and a high T2 hippocampal signal. Results: Hippocampal atrophy was seen in 96% of cases (55/57) [100% (53/53) of the good outcome group (Engel class I and II), and 50% (2/4) of the poor outcome group (class III and IV)]. A high T2 hippocampal signal was seen in 61% of cases (35/57) [62% (33/53) of the good outcome group and 50% (2/4) of the poor outcome group]. All 35 patients with a high T2 signal had hippocampal atrophy. 'Normal' hippocampus, as revealed by MR imaging, occurred in 4% of patients (2/57), both of whom showed a poor outcome (Engel class III). The presence or absence of hippocampal atrophy correlated well with surgical outcome (p<0.01). High T2 signal intensity did not, however, significantly correlate with surgical outcome (p>0.05). Conclusion: Compared with a high T2 hippocampal signal, hippocampal atrophy is more common and correlates better with surgical outcome. For the prediction of this, it thus appears to be the more useful indicator.
To diagnose cardiac malfunctions, various imaging techniques have been applied to heart : DSA(Digital Subtracted Angiography), Doppler Ultrasound, MR Angio. But it is difficult to observe three dimensional heart motion which is the most intuitive tool for diagnosis, only by using these methods. In this research, we have suggested 4-Dimensional reconstruction scheme of heart motion images that can be acquired by ECG-gated cine MR imaging. One cardiac cycle was devided into $9\sim15$ phases and for each phase 3D reconstructed volumn heart was made. We can observe 3D volumns along the cardiac cycle, time. So the results were 4-D reconstructed data.
Sequential brain SPECT imaging has been used to assess the cerebral perfusion reserve(CPR) in cerebrovascular diseases(CVD). We have realized a parametric images of CPR using normalized difference ratio and deadtime correction. For the anatomical localization of CPR, the parametric images were registered to the contours of the cerebral regions using optimal threshold method. The parametric imags reflected the CPR more reliably and distinctively. We conclude that the qunatitative estimation of CPR using normalized difference ratio image could be useful for the diagnosis and assessment of postoperative prognosis in CVD.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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