Artificial intelligence(AI) is a field of computer science that is defined as allowing computers to imitate human intellectual behavior, even though AI's performance is to imitate humans. It is grafted across software-based fields with the advantages of high accuracy and speed of processing that surpasses humans. Indeed, the AI based technology has become a key technology in the medical field that will lead the development of medical image analysis. Therefore, this article introduces and discusses the concept of deep learning-based medical imaging analysis using the principle of algorithms for convolutional neural network(CNN) and back propagation. The research cases application of the AI based medical imaging analysis is used to classify the various disease(such as chest disease, coronary artery disease, and cerebrovascular disease), and the performance estimation comparing between AI based medical imaging classifier and human experts.
Neuronal connectivity determines brain function. Therefore, understanding the full map of brain connectivity with functional annotations is one of the most desirable but challenging tasks in science. Current methods to achieve this goal are limited by the resolution of imaging tools and the field of view. Macroscale imaging tools (e.g., magnetic resonance imaging, diffusion tensor images, and positron emission tomography) are suitable for large-volume analysis, and the resolution of these methodologies is being improved by developing hardware and software systems. Microscale tools (e.g., serial electron microscopy and array tomography), on the other hand, are evolving to efficiently stack small volumes to expand the dimension of analysis. The advent of mesoscale tools (e.g., tissue clearing and single plane ilumination microscopy super-resolution imaging) has greatly contributed to filling in the gaps between macroscale and microscale data. To achieve anatomical maps with gene expression and neural connection tags as multimodal information hubs, much work on information analysis and processing is yet required. Once images are obtained, digitized, and cumulated, these large amounts of information should be analyzed with information processing tools. With this in mind, post-imaging processing with the aid of many advanced information processing tools (e.g., artificial intelligence-based image processing) is set to explode in the near future, and with that, anatomic problems will be transformed into informatics problems.
This paper demonstrates the possible nondestructive analysis of iron artifacts' metallurgical characteristics using neutron imaging. Ancient kingdoms of the Korean Peninsula used a direct smelting process for ore smelting and iron bloom production; however, the use of iron blooms was difficult because of their low strength and purity. For reinforcement, iron ingots were produced through refining and forge welding, which then underwent various processes to create different iron goods. To demonstrate the potential analysis using neutron imaging, while ensuring artifacts' safety, a sand iron ingot (SI-I) produced using ancient traditional iron making techniques and a sand iron knife (SI-K) made of SI-I were selected. SI-I was cut into 9 cm2, whereas the entirety of SI-K was preserved for analysis. SI-I was found to have an average grain size of 3 ㎛, with observed α-Fe (ferrite) and pearlite with a body-centered cubic (BCC) lattice structure. SI-K had a grain size of 1-3 ㎛, α-Ferrite on its backside, and martensite with a body-centered tetragonal (BCT) structure on its blade. Results show that the sample's metallurgical characteristics can be identified through neutron imaging only, without losing any part of the valuable artifacts, indicating applicability to cultural artifacts requiring complete preservation.
In multi-dimensional magnetic resonance imaging, data is obtained in the spatial frequency domain. Since the signal variation in the spatial frequency domain is much larger than that in the spatial domain, analog-to-digital converts with wide conversion bits are required. In this paper, the quantization noise in magnetic resonance imaging is analyzed. The signal-to-quantization noise ratio(SQNR) in the reconstructed image is derived from the level of quantization in the data acquisition. Since the quantization noise is proportional to the signal amplitude, it becomes more dominant in high field imaging. Using the derived formula the SQNR for several MRI systems are evaluated, and it is shown that the quantization noise can be a limiting factor in high field imaging, especially in three dimensional imaging in magnetic resonance imaging.
Advance of neuroimaging technique has greatly influenced recent brain research field. Among various neuroimaging modalities, positron emission tomography has played a key role in molecular neuroimaging though functional MRI has taken over its role in the cognitive neuroscience. As the analysis technique for PET data is more sophisticated, the complexity of the method is more increasing. Despite the wide usage of the neuroimaging techniques, the assumption and limitation of procedures have not often been dealt with for the clinician and researchers, which might be critical for reliability and interpretation of the results. In the current paper, steps of voxel-based statistical analysis of PET including preprocessing, intensity normalization, spatial normalization, and partial volume correction will be revisited in terms of the principles and limitations. Additionally, new image analysis techniques such as surface-based PET analysis, correlational analysis and multimodal imaging by combining PET and DTI, PET and TMS or EEG will also be discussed.
Objective: To compare and correlate the findings of intravoxel incoherent motion (IVIM) magnetic resonance (MR) imaging and arterial spin labeling (ASL) imaging in characterizing parotid gland tumors. Materials and Methods: We retrospectively reviewed 56 patients with parotid gland tumors evaluated by MR imaging. The true diffusion coefficient (D), pseudo-diffusion coefficient (D*), and fraction of perfusion (f) values of IVIM imaging and tumor-to-parotid gland signal intensity ratio (SIR) on ASL imaging were calculated. Spearman rank correlation coefficient, chi-squared, Mann-Whitney U, and Kruskal-Wallis tests with the post-hoc Dunn-Bonferroni method and receiver operating characteristic curve assessments were used for statistical analysis. Results: Malignant parotid gland tumors showed significantly lower D than benign tumors (p = 0.019). Within subgroup analyses, pleomorphic adenomas (PAs) showed significantly higher D than malignant tumors (MTs) and Warthin's tumors (WTs) (p < 0.001). The D* of WTs was significantly higher than that of PAs (p = 0.031). The f and SIR on ASL imaging of WTs were significantly higher than those of MTs and PAs (p < 0.05). Significantly positive correlation was found between SIR on ASL imaging and f (r = 0.446, p = 0.001). In comparison with f, SIR on ASL imaging showed a higher area under curve (0.853 vs. 0.891) in discriminating MTs from WTs, although the difference was not significant (p = 0.720). Conclusion: IVIM and ASL imaging could help differentiate parotid gland tumors. SIR on ASL imaging showed a significantly positive correlation with f. ASL imaging might hold potential to improve the ability to discriminate MTs from WTs.
Ying-Chieh Lai;Ching-Yi Hsieh;Yu-Hsiang Juan;Kuan-Ying Lu;Hsien-Ju Lee;Shu-Hang Ng;Yung-Liang Wan;Gigin Lin
Korean Journal of Radiology
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v.25
no.5
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pp.459-472
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2024
Hyperpolarized (HP) carbon-13 (13C) MRI represents an innovative approach for noninvasive, real-time assessment of dynamic metabolic flux, with potential integration into routine clinical MRI. The use of [1-13C]pyruvate as a probe and its conversion to [1-13C]lactate constitute an extensively explored metabolic pathway. This review comprehensively outlines the establishment of HP 13C-MRI, covering multidisciplinary team collaboration, hardware prerequisites, probe preparation, hyperpolarization techniques, imaging acquisition, and data analysis. This article discusses the clinical applications of HP 13C-MRI across various anatomical domains, including the brain, heart, skeletal muscle, breast, liver, kidney, pancreas, and prostate. Each section highlights the specific applications and findings pertinent to these regions, emphasizing the potential versatility of HP 13C-MRI in diverse clinical contexts. This review serves as a comprehensive update, bridging technical aspects with clinical applications and offering insights into the ongoing advancements in HP 13C-MRI.
Zhu Xiao Lin;Fan Zhou;U. Joseph Schoepf;Balakrishnan Pillai;Chang Sheng Zhou;Wei Quan;Xue Qin Bao;Guang Ming Lu;Long Jiang Zhang
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.8
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pp.967-977
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2020
Objective: To evaluate the effects of tube voltage on image quality in coronary CT angiography (CCTA), the estimated radiation dose, and DNA double-strand breaks (DSBs) in peripheral blood lymphocytes to optimize the use of CCTA in the era of low radiation doses. Materials and Methods: This study included 240 patients who were divided into 2 groups according to the DNA DSB analysis methods, i.e., immunofluorescence microscopy and flow cytometry. Each group was subdivided into 4 subgroups: those receiving CCTA only with different tube voltages of 120, 100, 80, or 70 kVp. Objective and subjective image quality was evaluated by analysis of variance. Radiation dosages were also recorded and compared. Results: There was no significant difference in demographic characteristics between the 2 groups and 4 subgroups in each group (all p > 0.05). As tube voltage decreased, both image quality and radiation dose decreased gradually and significantly. After CCTA, γ-H2AX foci and mean fluorescence intensity in the 120-, 100-, 80-, and 70-kVp groups increased by 0.14, 0.09, 0.07, and 0.06 foci per cell and 21.26, 9.13, 8.10, and 7.13 (all p < 0.05), respectively. The increase in the DNA DSB level in the 120-kVp group was higher than those in the other 3 groups (all p < 0.05), while there was no significant difference in the DSBs levels among these latter groups (all p > 0.05). Conclusion: The 100-kVp tube voltage may be optimal for CCTA when weighing DNA DSBs against the estimated radiation dose and image quality, with further reductions in tube voltage being unnecessary for CCTA.
This paper presents Reflectance Transformation Imaging (RTI) as a tool to support the study of paintings and authentication. Manufacturing techniques of the artist are reviewed through the comparison between liberal perspectives and digital imaging techniques. In this study, RTI was applied to focus on the detailed textural information of eight paintings by Korean artist Lee Ji-ho. The RTI result visualizes shallow reliefs of brush strokes and different mediums on the surface technically enhanced through imaging filters, and these morphological textures on the surface act as a key factor in understanding the characteristics of the artist. The surface morphology and art criticism work as qualitative indicators to analyze the change of artistic techniques through time, and the usage of different mediums. The results of this study confirm that the RTI technique can be used as an analysis device in the study of paintings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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