A 13-year-old spayed female Beagle dog was referred with high intraocular pressure, hyperemia, and exophthalmos of the left eye and underwent ultrasound, which revealed a mass in the ciliary body of the left eye. Magnetic resonance (MR) imaging was ordered to evaluate invasion of surrounding structures and metastasis to the brain via the optic nerve. On MR imaging, a single, well-defined, smoothly marginated, triangular-to-oval-shaped mass was found. The mass was hyperintense on T1-weighted images and hypointense on T2-weighted images, similar to a previous case of ocular melanoma. The mass originated from the ciliary body and extended from the anterior chamber to the posterior chamber. Slight enhancement was observed in the mass. There was no evidence of invasion into surrounding structures or the optic nerve, and no sign of metastasis to the brain. The mass was histopathologically diagnosed as benign uveal melanocytoma.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.489-491
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2002
The need for video diagnosis in medicine has been increased and real-time transfer of digital video will be an important component in PACS and telemedicine. But, Network environment has certain limitations that the required throughput can not satisfy quality of service (QoS). MPEG-4 ratified as a moving video standard by the ISO/IEC provides very efficient video coding covering the various ranges of low bit-rate in network environment. We implemented MPEG-4 CODEC (coder/decoder) and applied various compression ratios to moving ultrasound images. These images were displayed in random order on a client monitor passed through network. Radiologists determined subjective opinion scores for evaluating clinically acceptable image quality and then these were statistically processed in the t-Test method. Moreover the MPEG-4 decoded images were quantitatively analyzed by computing peak signal-to-noise ratio (PSNR) to objectively evaluate image quality. The bit-rate to maintain clinically acceptable image quality was up to 0.8Mbps. We successfully implemented the adaptive throughput or bit-rate relative to the image quality of ultrasound sequences used MPEG-4 that can be applied for diagnostic performance in real-time.
Images of medical treatment on PACS environment are digitized and they make saving and transmission of patient's information easy with CD format causing increase of patients transfer rate between hospital and data transmission as well. Figuring out the configuration of confining status of copied images of medical treatment with CD format and present the appropriate way of identification for personal information. 20 general hospital over 500 beds which are utilizing PACS currently. Questionnaire investigation focusing on PACS operation center and it's management people. In accordance with the law of securing personal information of public organizations, it says "Anyone who wants to see his or her information via representative he or she needs to make a letter of attorney and turn in this to the president of it's possessing facility" in the article 16. Based on the investigation of general hospital for CD copy issue status near metropolitan area, 8 out of 20, were issuing CD copy through personal identification process(the person oneself and representative) and 10 general hospital were doing by getting signature of receiptor only without identification of the person oneself and 2 general hospital confirmation process is not at all. By the law of securing personal information of public organization, article 16, confirmation process is supposed to mandate lawfully with a letter of attorney when there is any request of reading and/or copies of one's information. But in reality, there were no consistent rules on reading, the process and coverage of copy issue, rejection coverage of copy issue of CD copy in each general hospital PACS operation center. Therefore there is a big need for consolidated format which is applicable by law when the representative requests to issue of CD copy that is storing medical treatment images. By issue through this consolidated format, securing medical information of individual and systemic operation and management will be valid and effective.
Purpose : The purpose of the study is investigate the images towards emergency medical technician(EMT) perceived by secondary school teachers. Methods : The data was collected from July 30 to 31, 2012. The subjects were 337 secondary school teachers. SPSS Statistics 18.0 was used for internal consistency reliability, descriptive statistical analysis and factor analysis. Results : Those who contacted with EMT consisted of 57.6% which was higher than those who had not(42.4%). Before contact, the gender and teaching subject showed a significant difference of p =.027 and p =.002, respectively. The average on the image towards EMT showed a positive points of $5.68({\pm}0.73)$ out of 7 and the most positive image was 'practical-theoretical' of $6.33({\pm}1.12)$. Factor analysis of EMT image was analyzed based on 3 factors including sincerity($5.89{\pm}0.89$), professionalism($6.02{\pm}0.89$) and familiarity($4.51{\pm}1.42$)(p <.000). The degree of familiarity showed significant differences in gender(p =.005), majoring(teaching subjects)(p =.049) and prior contact(p =.020). Conclusion : In conclusion, previous contact and recognition towards EMT could make good image making in secondary school teachers by getting well-organized promotions and professional services. This contact will make a good future counseling to the students who want to be EMTs.
Ae Kyung Jeong;Sang Il Choi;Dong Hun Kim;Sung Bin Park;Seoung Soo Lee;Seong Hoon Choi;Tae-Hwan Lim
Korean Journal of Radiology
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v.2
no.1
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pp.21-27
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2001
Objective: To identify and evaluate the lateral border zone by comparing the size and distribution of the abnormal signal area demonstrated by MR imaging with the infarct area revealed by pathological examination in a reperfused myocardial infarction cat model. Materials and Methods: In eight cats, the left anterior descending coronary artery was occluded for 90 minutes, and this was followed by 90 minutes of reperfusion. ECG-triggered breath-hold turbo spin-echo T2-weighted MR images were initially obtained along the short axis of the heart before the administration of contrast media. After the injection of Gadomer-17 and Gadophrin-2, contrast-enhanced T1-weighted MR images were obtained for three hours. The size of the abnormal signal area seen on each image was compared with that of the infarct area after TTC staining. To assess ultrastructural changes in the myocardium at the infarct area, lateral border zone and normal myocardium, electron microscopic examination was performed. Results: The high signal area seen on T2-weighted images and the enhanced area seen on Gadomer-17-enhanced T1WI were larger than the enhanced area on Gadophrin-2-enhanced T1WI and the infarct area revealed by TTC staining; the difference was expressed as a percentage of the size of the total left ventricle mass (T2= 39.2 %; Gadomer-17 =37.25 % vs Gadophrin-2 = 29.6 %; TTC staining = 28.2 %; p < 0.05). The ultrastructural changes seen at the lateral border zone were compatible with reversible myocardial damage. Conclusion: In a reperfused myocardial infarction cat model, the presence and size of the lateral border zone can be determined by means of Gadomer-17- and Gadophrin-2-enhanced MR imaging.
In image-guided surgery, automatic bone segmentation of Computed Tomography (CT) images is an important but challenging step. Previous attempts include intensity-, edge-, region-, and deformable curve-based approaches [1], but none claims fully satisfactory performance. Although active contour (AC) techniques possess many excellent characteristics, their applications in CT image segmentation have not worthily exploited yet. In this study, we have evaluated the automaticity and performance of the model of Chan-Vese Multiphase AC Without Edges towards knee bone segmentation from CT images. This model is suitable because it is initialization-insensitive and topology-adaptive. Its segmentation results have been qualitatively compared with those from four other widely used AC models: namely Gradient Vector Flow (GVF) AC, Geometric AC, Geodesic AC, and GVF Fast Geometric AC. To quantitatively evaluate its performance, the results from a commercial software and a medical expert have been used. The evaluation results show that the Chan-Vese model provides superior performance with least user interaction, proving its suitability for automatic bone segmentation from CT images.
In this paper, we proposed new software for 3D rendering of MR images in the medical domain using C# wrapper of Visualization Toolkit (VTK) and Microsoft .NET framework. Our objective in developing this software was to provide medical image segmentation, 3D rendering and visualization of hippocampus for diagnosis of Alzheimer disease patients using DICOM Images. Such three dimensional visualization can play an important role in the diagnosis of Alzheimer disease. Segmented images can be used to reconstruct the 3D volume of the hippocampus, and it can be used for the feature extraction, measure the surface area and volume of hippocampus to assist the diagnosis process. This software has been designed with interactive user interfaces and graphic kernels based on Microsoft.NET framework to get benefited from C# programming techniques, in particular to design pattern and rapid application development nature, a preliminary interactive window is functioning by invoking C#, and the kernel of VTK is simultaneously embedded in to the window, where the graphics resources are then allocated. Representation of visualization is through an interactive window so that the data could be rendered according to user's preference.
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.439-441
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2002
The aim of this study is to reconstruct the 3D target volume from multiple projection images. It was assumed that we were already aware of the target position exactly, and all processes were performed in Target Coordinates whose origin was the center of the target. We used six projections: two projections were used to make a Reconstruction Box and four projections were for image acquisition. Reconstruction Box was made up of voxels of 3D matrix. Projection images were transformed into 3D volume in this virtual box using geometrical based back-projection method. Algorithm was applied to an ellipsoid model and horse-shoe shaped model. Projection images were created using C program language by geometrical method and reconstruction was also accomplished using C program language and Matlab(The Mathwork Inc., USA). For ellipsoid model, reconstructed volume was slightly overestimated but target shape and position was proved to be correct. For horse-shoe shaped model, reconstructed volume was somewhat different from original target model but there was a considerable improvement in target volume determination.
A small PACS based on PC is designed for CR. To receive the digital image from CR, a DICOM Interface Unit (DIU) is designed that complied with the medical image standard, DICOM V3.0. The CR images acquired through the DIU are stored in a file-server; the patient information of the images is stored in a database. To improve the performance of PC and to use it easily, multiresolution images are constructed by wavelet transform and displayed progressively. Wavelet compression method is newly adopted to store the images hierarchically to storage units. In this compression method, the image is decomposed into subclasses of image by wavelet transform, and then the subclasses of the image are vector quantized using a multiresolution codebook. The storage units for CR images were divided into the short-term storage in file-server and the harddisk in viewing station. Image processing tools supported by general PACS is implemented based on PC.
Deep learning is emerging as one of the best tool in processing data related to medical imaging. In our research work, we have proposed a deep learning based framework CNN (Convolutional Neural Network) for the classification of dysplastic tissue images. The CNN has classified the given images into 4 different classes namely normal tissue, mild dysplastic tissue, moderate dysplastic tissue and severe dysplastic tissue. The dataset under taken for the study consists of 672 tissue images of epithelial squamous layer of oral cavity captured out of the biopsy samples of 52 patients. After applying the data pre-processing and augmentation on the given dataset, 2688 images were created. Further, these 2688 images were classified into 4 categories with the help of expert Oral Pathologist. The classified data was supplied to the convolutional neural network for training and testing of the proposed framework. It has been observed that training data shows 91.65% accuracy whereas the testing data achieves 89.3% accuracy. The results produced by our proposed framework are also tested and validated by comparing the manual results produced by the medical experts working in this area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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