As CT has been increasingly used as an accurate screening tool for lung disease, radiation dose becomes an important issue for both radiographers and patients. Many researches have been done for a low-dose CT as a screening tool for early detection of asymptomatic lung diseases. From those studies, it has been reported that chest dose rate from the low-dose CT is considerably lower than from standard CT. The patient dose is determined by scanning parameters such as kVp, mAs, pitch, scan time and the radiation risk of lung in screening examination may not be negligible. Herein, we suggest that Low-dose CT is useful as a screening tool in routine clinical practice on the basis of published articles, but further study is necessary because Low-dose CT has poor sensitivity and specificity for screening early stage of lung cancer according to the results of the studies. This article is to provide a brief overview of the screening examinations by Low-dose CT.
Lung cancer is the leading cause of cancer death for men and women in the industrialized world. It is desirable to detect disease at a stage when it is not causing symptoms and when control or cure is possible. If the screening test detects patients with the disease at an early stage, they can be examined to confirm the diagnosis and intervention can alter the natural history of the disease. The results of screening programs designed to detect early lung cancer using either conventional chest radiograph or sputum cytology are disappointing for a diagnostic screening test. Because of advances in helical CT imaging techniques, screening for lung cancer has been suggested as a possible method of improving outcome. Findings in recent publications suggest that substantial dose reduction is possible in chest CT. The advantages of low-dose CT are more sensitive than chest radiograph for detecting small pulmonary nodules that may be lung cancers, shorter scanning time than conventional chest CT scan without intravenous contrast injection, cheaper cost than standard CT, low radiation dose. However, the true clinical significance of the small tumors found by screening is still unknown, and their effect on mortality awaits future investigation. Furthermore, in addition to detecting an increased number of lung cancers, low-dose CT found at least one indeterminate nodule in many of all screened patients. The majority should be benign but evaluation of all these indeterminate nodules is not a trivial problem in routine practice. In conclusion, lung cancer screening with low-dose CT is a complex subject. The true effectiveness of lung cancer screening (a reduction in mortality from lung cancer) with low-dose CT can be determined through well-designed randomized control trials with enrolment of appropriate subjects.
Purpose: Low dose of PET/CT is important because of Patient's X-ray exposure. The aim of this study was to evaluate the effectiveness of low-dose PET/ CT image through the CTAC and QAC of patient study and phantom study. Materials and Methods: We used the discovery 710 PET/CT (GE). We used the NEMA IEC body phantom for evaluating the PET data corrected by ultra-low dose CT attenuation correction method and NU2-94 phantom for uniformity. After injection of 70.78 MBq and 22.2 MBq of 18 F-FDG were done to each of phantom, PET/CT scans were obtained. PET data were reconstructed by using of CTAC of which dose was for the diagnosis CT and Q. AC of which was only for attenuation correction. Quantitative analysis was performed by use of horizontal profile and vertical profile. Reference data which were corrected by CTAC were compared to PET data which was corrected by the ultra-low dose. The relative error was assessed. Patients with over weighted and normal weight also underwent a PET/CT scans according to low dose protocol and standard dose protocol. Relative error and signal to noise ratio of SUV were analyzed. Results: In the results of phantom test, phantom PET data were corrected by CTAC and Q.AC and they were compared each other. The relative error of Q.AC profile was been calculated, and it was shown in graph. In patient studies, PET data for overweight patient and normal weight patient were reconstructed by CTAC and Q.AC under routine dose and ultra-low dose. When routine dose was used, the relative error was small. When high dose was used, the result of overweight patient was effectively corrected by Q.AC. Conclusion: In phantom study, CTAC method with 80 kVp and 10 mA was resulted in bead hardening artifact. PET data corrected by ultra- low dose CTAC was not quantified, but those by the same dose were quantified properly. In patients' cases, PET data of over weighted patient could be quantified by Q.AC method. Its relative difference was not significant. Q.AC method was proper attenuation correction method when ultra-low dose was used. As a result, it is expected that Q.AC is a good method in order to reduce patient's exposure dose.
The aim of this study was to evaluate the usability of applied Low dose Computed Tomography(LDCT) protocol in examining urinary calculus using computed tomography. The subjects of this study were urological patients who visited a medical institution located in Busan from June to December 2016 and the protocol used in this study was Adaptive Statistical Iterative Reconstruction: low-dose CT with 50% Adaptive Statistical Iterative Reconstruction (ASIR). As results of quantitative analysis, the mean pixel value and standard deviation within kidney region of image(ROI)of the axial image were $26.21{\pm}7.08$ in abdomen CT pre scan and $20.03{\pm}8.16$ in low-dose CT. Also the mean pixel value and standard deviation within kidney ROI of the coronal image were $22.07{\pm}7.35$ in abdomen CT pre scan and $21.67{\pm}6.11$ in low dose CT. The results of qualitative analysis showed that four raters' mean values of observed kidney artifacts were $19.14{\pm}0.36$ when using abdomen CT protocol and $19.17{\pm}0.43$ in low-dose CT, and the mean value of resolution and contrast was $19.35{\pm}0.70$ when using abdomen CT protocol and $19.29{\pm}0.58$ in low-dose CT. Also the results of a exposure dose analysis showed that the mean values of CTDIvol and DLP in abdomen CT pre scan were 18.02 mGy and $887.51mGy{\cdot}cm$ respectively and the mean values of CTDIvol and DLP when using low-dose CT protocol were 7.412 mGy and $361.22mGy{\cdot}cm$ respectively. The resulting dose reduction rate was 58.82% and 59.29%, respectively.
Kim, Hae-Suk;Kim, Jang-Oh;Lee, Yoon-Ji;Heo, Sung-Hoe;Lee, Chang-Ho;Min, Byung-In
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.14
no.4
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pp.345-351
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2020
In this study, a dose assessment was conducted on the exposure dose of thyroid, breast and sexual gland using a personal dosimeter in multiple CT examinations currently being conducted in health examinations. The dose assessment was measured by attaching TLD and EPD to the locations of the thyroid, breast and sexual gland during CT examinations of Brain, Brain + C-S, Brain + Low lung, Brain + L-S among CT items. The generated dose of equipment, CTDIvol and DLP, was measured. The study found that effective doses were rated 41.7% higher for thyroid TLD in Brain + C-S CT examinations than for the general public, 156% higher for EPD, 10% for breast EPD in Brain + Low Lung CT examinations, 124.4% higher for reproductive TLD and 339.8% higher for Brain + L-S CT examinations. The CTDIvol and DLP analysis results showed that C-S CTDIvol values were higher than the diagnostic reference levels at 0.6%, Low Lung CTDIvol values at 5.7%, DLP values at 11.8% and L-S CTDIvol values at 1.2%. In order to reduce the exposure dose of patients, indiscriminate examination is reduced and dose limit setting is needed in health examination.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.6
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pp.2480-2496
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2020
Considering that high-dose X-ray radiation during CT scans may bring potential risks to patients, in the medical imaging industry there has been increasing emphasis on low-dose CT. Due to complex statistical characteristics of noise found in low-dose CT images, many traditional methods are difficult to preserve structural details effectively while suppressing noise and artifacts. Inspired by the deep learning techniques, we propose a densely connected residual network (DCRN) for low-dose CT image noise cancelation, which combines the ideas of dense connection with residual learning. On one hand, dense connection maximizes information flow between layers in the network, which is beneficial to maintain structural details when denoising images. On the other hand, residual learning paired with batch normalization would allow for decreased training speed and better noise reduction performance in images. The experiments are performed on the 100 CT images selected from a public medical dataset-TCIA(The Cancer Imaging Archive). Compared with the other three competitive denoising algorithms, both subjective visual effect and objective evaluation indexes which include PSNR, RMSE, MAE and SSIM show that the proposed network can improve LDCT images quality more effectively while maintaining a low computational cost. In the objective evaluation indexes, the highest PSNR 33.67, RMSE 5.659, MAE 1.965 and SSIM 0.9434 are achieved by the proposed method. Especially for RMSE, compare with the best performing algorithm in the comparison algorithms, the proposed network increases it by 7 percentage points.
Purpose: To evaluate the dosimetry and image of very low does CT attenuation correction for phantom using pediatric PET/CT. Materials and methods: three PET / CT scanners (Discovery STe, BiographTruepoint 40, Discovery 600) as a child-size acrylic phantom and ion chamber dosimeter (Unfous Xi CT, Sweden) using a CT image acquisition parameters (10, 20, 40, 80, 100, 160 mA; 80, 100, 120, 140 kVp) by varying the depth dose and evaluate $CTDI_{vol}$ value. And each attenuation corrected PET/CT images used NEMA PET Phantom$^{TM}$ (NU2-1994) was evaluated by SUV. Results: Abdominal diagnosis CT dose in general pediatric (about 10 ages) parameter (100 kVp, 100 mA) than very low dose CT parameter (80 kVp, 10 mA) at the depth dose was reduced approximately 92%, $CTDI_{vol}$ was reduced to about 88%. Each CT attenuation corrected parameters PET images showed no change in the value of SUV. Conclusion: for pediatric patients, PET/CT scan can be obtained with very low dose attenuation correction CT (80 kVp, 10 mA), and such attenuation correction CT dose was reduced 100 fold than diagnosis CT dose. PET / CT scan used very low dose CT attenuation correction in pediatric patients can be helpful in reducing radiation dose.
Ha-Seon Jeong;Ie-Jun Kim;Su-Bin Park;Suyeon Park;Yunji Oh;Woo-Seok Lee;Kang-Hyeon Seo;Youngjin Lee
Journal of radiological science and technology
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v.47
no.1
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pp.39-48
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2024
In this study, we optimized the FNLM algorithm through a simulation study and applied it to a phantom scanned by low-dose CT to evaluate whether the FNLM algorithm can be used to obtain improved image quality images. We optimized the FNLM algorithm with MASH phantom and FASH phantom, which the algorithm was applied with MATLAB, increasing the smoothing factor from 0.01 to 0.05 with increments of 0.001 and measuring COV, RMSE, and PSNR values of the phantoms. For both phantom, COV and RMSE decreased, and PSNR increased as the smoothing factor increased. Based on the above results, we optimized a smoothing factor value of 0.043 for the FNLM algorithm. Then we applied the optimized FNLM algorithm to low dose lung CT and lung CT under normal conditions. In both images, the COV decreased by 55.33 times and 5.08 times respectively, and we confirmed that the quality of the image of low dose CT applying the optimized FNLM algorithm was 5.08 times better than the image of lung CT under normal conditions. In conclusion, we found that the smoothing factor of 0.043 among the factors of the FNLM algorithm showed the best results and validated the performance by reducing the noise in the low-quality CT images due to low dose with the optimized FNLM algorithm.
Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.
The purpose of this study was to evaluate the usefulness of low-dose CT (LDCT) for emphysema compared with high-resolution CT (HRCT). Measurements of radiation dose and noise were repeated 3 times in same exposure condition which was similar with obtaining HRCT and LDCT images. We analysed reading results of 146 subjects. Six images per participants selected for emphysema grading. Emphysema was graded for all 6 zones on the left and right sides of the lungs by the consensus reading of two chest radiologists using a 4-point scale. Between the HRCT and LDCT images, diagnostic differences and agreements for emphysema were analyzed by McNemar's and unweighted kappa tests, and radiation doses and noise by a Mann-Whitney U-test, using the SPSS 19.0 program. Radiation dose from HRCT was significantly higher than that of LDCT, but the noise was significantly lower in HRCT than in LDCT. Diagnostic agreement for emphysema between HRCT and LDCT images was excellent (k-value=0.88). Emphysema grading scores were not significantly different between HRCT and LDCT images for all six lung zones. Emphysema grading scores from LDCT images were significantly correlated with increased scores on HRCT images (r=0.599, p < 0.001). Considering the tradeoff between radiation dose and image noise, LDCT could be used as the gold standard method instead of HRCT for emphysema detection and grading.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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