Kwon, Hee Jae;Lee, Gi Pyo;Kim, Young Jae;Kim, Kwang Gi
Journal of Multimedia Information System
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제8권2호
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pp.79-84
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2021
Detecting brain tumors of different sizes is a challenging task. This study aimed to identify brain tumors using detection algorithms. Most studies in this area use segmentation; however, we utilized detection owing to its advantages. Data were obtained from 64 patients and 11,200 MR images. The deep learning model used was RetinaNet, which is based on ResNet152. The model learned three different types of pre-processing images: normal, general histogram equalization, and contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE). The three types of images were compared to determine the pre-processing technique that exhibits the best performance in the deep learning algorithms. During pre-processing, we converted the MR images from DICOM to JPG format. Additionally, we regulated the window level and width. The model compared the pre-processed images to determine which images showed adequate performance; CLAHE showed the best performance, with a sensitivity of 81.79%. The RetinaNet model for detecting brain tumors through deep learning algorithms demonstrated satisfactory performance in finding lesions. In future, we plan to develop a new model for improving the detection performance using well-processed data. This study lays the groundwork for future detection technologies that can help doctors find lesions more easily in clinical tasks.
Objective : The functional information of $^{11}C$-methionine positron emission tomography (MET-PET) images can be applied for Gamma knife radiosurgery (GKR) and its image quality may affect defining the tumor. This study conducted the phantom-based evaluation for geometric accuracy and functional characteristic of diagnostic MET-PET image co-registered with stereotactic image in Leksell $GammaPlan^{(R)}$ (LGP) and also investigated clinical application of these images in metastatic brain tumors. Methods : Two types of cylindrical acrylic phantoms fabricated in-house were used for this study : the phantom with an array-shaped axial rod insert and the phantom with different sized tube indicators. The phantoms were mounted on the stereotactic frame and scanned using computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and PET system. Three-dimensional coordinate values on co-registered MET-PET images were compared with those on stereotactic CT image in LGP. MET uptake values of different sized indicators inside phantom were evaluated. We also evaluated the CT and MRI co-registered stereotactic MET-PET images with MR-enhancing volume and PET-metabolic tumor volume (MTV) in 14 metastatic brain tumors. Results : Imaging distortion of MET-PET was maintained stable at less than approximately 3% on mean value. There was no statistical difference in the geometric accuracy according to co-registered reference stereotactic images. In functional characteristic study for MET-PET image, the indicator on the lateral side of the phantom exhibited higher uptake than that on the medial side. This effect decreased as the size of the object increased. In 14 metastatic tumors, the median matching percentage between MR-enhancing volume and PET-MTV was 36.8% on PET/MR fusion images and 39.9% on PET/CT fusion images. Conclusion : The geometric accuracy of the diagnostic MET-PET co-registered with stereotactic MR in LGP is acceptable on phantom-based study. However, the MET-PET images could the limitations in providing exact stereotactic information in clinical study.
Park, Jun-Woo;Kim, Hak-Jin;Song, Geun-Sung;Han, Hyung-Soo
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제47권3호
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pp.203-209
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2010
Objective : The purpose of study was to evaluate the feasibility of brain magnetic resonance (MR) images of the rat obtained using a 1.5T MR machine in several blood-brain barrier (BBB) experiments. Methods : Male Sprague-Dawley rats were used. MR images were obtained using a clinical 1.5T MR machine. A microcatheter was introduced via the femoral artery to the carotid artery. Normal saline (group 1, n = 4), clotted autologous blood (group 2, n = 4), triolein emulsion (group 3, n = 4), and oleic acid emulsion (group 4, n = 4) were infused into the carotid artery through a microcatheter. Conventional and diffusion-weighted images, the apparent coefficient map, perfusion-weighted images, and contrast-enhanced MR images were obtained. Brain tissue was obtained and triphenyltetrazolium chloride (TTC) staining was performed in group 2. Fluorescein isothiocyanate (FITC)-labeled dextran images and endothelial barrier antigen (EBA) studies were performed in group 4. Results : The MR images in group 1 were of good quality. The MR images in group 2 revealed typical findings of acute cerebral infarction. Perfusion defects were noted on the perfusion-weighted images. The MR images in group 3 showed vasogenic edema and contrast enhancement, representing vascular damage. The rats in group 4 had vasogenic edema on the MR images and leakage of dextran on the FITC-labeled dextran image, representing increased vascular permeability. The immune reaction was decreased on the EBA study. Conclusion : Clinical 1.5T MR images using a rat depicted many informative results in the present study. These results can be used in further researches of the BBB using combined clinical MR machines and immunohistochemical examinations.
병원에서 발생하는 대용량 의료영상들을 저장 및 전송 할 경우에 저장 매체 수요의 증가와 네트워크 속도의 저하 등의 문제점들이 야기된다. 이러한 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 의료영상의 압축이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 개개의 여러 압축방법들로 하나의 통합된 환경에서 다양한 종류의 의료영상들을 압축할 수 있는 통합압축환경시스템을 설계 및 구현하였다. 이 통합압축환경에 구현된 압축방법들 중에는 DICOM 3.0규약을 따르는 RLC, 무손실 JPEG 압축방식, JPEG방식들이 있다. 그리고 JPEG2000에 사용되어진 이산웨이블릿변환을 이용한 압축방식과 병 변에 대한 정확성을 높이고 압축률을 좋게 하기 위해서 하나의 영상에서 무손실 압축과 손실 압축을 동시에 하는 방법을 제안하였다. 그리고 영상 정보를 효율적 관리할 수 있게 데이터베이스와 연동이 가능하도록 하였다.
Needle detection in ultrasound images is sometimes difficult due to obstruction of fat tissues. Accurate needle detection using continuous ultrasound (CUS) images is a vital stage of treatment planning for tissue biopsy and brachytherapy. The main goal of the study is classified into two categories. First, new detection model, i.e. D-Attention Unet, is developed by combining the context information of 3D medical data and CUS images. Second, the D-Attention Unet model was compared with other models to verify its usefulness for needle detection in continuous ultrasound images. The continuous needle images taken with ultrasonic waves were converted into still images for dataset to evaluate the performance of the D-Attention Unet. The dataset was used for training and testing. Based on the results, the proposed D-Attention Unet model showed the better performance than other 3 models (Unet, D-Unet and Attention Unet), with Dice Similarity Coefficient (DSC), Recall and Precision at 71.9%, 70.6% and 73.7%, respectively. In conclusion, the D-Attention Unet model provides accurate needle detection for US-guided biopsy or brachytherapy, facilitating the clinical workflow. Especially, this kind of research is enthusiastically being performed on how to add image processing techniques to learning techniques. Thus, the proposed method is applied in this manner, it will be more effective technique than before.
Recognizing the size and location of prostate cancer is critical for prostate cancer diagnosis, treatment, and predicting prognosis. This paper proposes a model to classify the tumor region and normal tissue with cross-sectional visual images of prostatectomy tissue. We used specimen images of 44 prostate cancer patients who received prostatectomy at Gachon University Gil Hospital. A total of 289 prostate slice images consist of 200 slices including tumor region and 89 slices not including tumor region. Images were divided based on the presence or absence of tumor, and a total of 93 features from each slice image were extracted using Radiomics: 18 first order, 24 GLCM, 16 GLRLM, 16 GLSZM, 5 NGTDM, and 14 GLDM. We compared feature selection techniques such as LASSO, ANOVA, SFS, Ridge and RF, LR, SVM classifiers for the model's high performances. We evaluated the model's performance with AUC of the ROC curve. The results showed that the combination of feature selection techniques LASSO, Ridge, and classifier RF could be best with an AUC of 0.99±0.005.
Purpose: This study assessed the diagnostic performance of stitched and non-stitched cross-sectional cone-beam computed tomography (CBCT) images of non-displaced ovine mandibular fractures. Materials and Methods: In this ex vivo study, non-displaced fractures were artificially created in 10 ovine mandibles (20 hemi-mandibles) using a hammer. The control group comprised 8 hemi-mandibles. The non-displaced fracture lines were oblique or vertical, <0.5 mm wide, 10-20 mm long, and only in the buccal or lingual cortex. Fracture lines in the ramus and posterior mandible were created to be at the interface or borders of the 2 stitched images. CBCT images were obtained from the specimens with an 80 mm×80 mm field of view before and after fracture induction. OnDemand software (Cybermed, Seoul, Korea) was used for stitching the CBCT images. Four observers evaluated 56 (28 stitched and 28 non-stitched) images to detect fracture lines. The diagnostic performance of stitched and non-stitched images was assessed by calculating the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Sensitivity and specificity values were also calculated (alpha=0.05). Results: The AUC was calculated to be 0.862 and 0.825 for the stitched and non-stitched images, respectively (P=0.747). The sensitivity and specificity were 90% and 75% for the non-stitched images and 85% and 87% for the stitched images, respectively. The inter-observer reliability was shown by a Fleiss kappa coefficient of 0.79, indicating good agreement. Conclusion: No significant difference was found in the diagnostic performance of stitched and non-stitched cross-sectional CBCT images of non-displaced fractures of the ovine mandible.
컴퓨터의 발달과 네트워크 환경의 개선으로 많은 병원에서는 의료영상을 처리하여 저장하고 전송하는 시스템인 의료영상 저장전송시스템(PACS)을 도입·확대 보급하고 있다. PACS의 도입으로 대용량의 의료 영상을 저장하고 전송하는 문제가 대두되어, 그 해결 방안으로 디지털 영상처리에 사용되고 있는 다양한 영상처리 기법과 압축방법들이 의료영상에 적용되고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 다양한 압축방법들을 적용하여 무손실 압축방법으로는 RLC, 손실 압축으로는 DCT를 이용한 JPEG를 DICOM 표준에서 지원하는 방식으로 구현하였다. 또한 현재 영상압축 및 영상처리에 이용되고 있는 Wavelet 변환 방식을 도입하여 의료 영상을 압축하였으며, 의료영상에 적용된 압축방법들의 압축율을 비교·분석하였다.
Purpose: This study was performed to compare the metal artifacts from common metal orthodontic brackets in magnetic resonance imaging. Material and Methods: A dry mandible with 12 intact premolars was prepared, and was scanned ten times with various types of brackets: American, 3M, Dentaurum, and Masel orthodontic brackets were used, together with either stainless steel (SS) or nickel titanium (NiTi) wires. Subsequently, three different sequences of coronal and axial images were obtained: spin-echo $T_1$-weighted images, fast spin-echo $T_2$-weighted images, and fluid-attenuated inversion recovery images. In each sequence, the two sequential axial and coronal images with the largest signal-void area were selected. The largest diameters of the signal voids in the direction of the X-, Y-, and Z-axes were then measured twice. Finally, the mean linear values associated with different orthodontic brackets were analyzed using one-way analysis of variation, and the results were compared using the independent t-test to assess whether the use of SS or NiTi wires had a significant effect on the images. Results: Statistically significant differences were only observed along the Z-axis among the four different brands of orthodontic brackets with SS wires. A statistically significant difference was observed along all axes among the brackets with NiTi wires. A statistically significant difference was found only along the Z-axis between nickel-free and nickel-containing brackets. Conclusion: With respect to all axes, the 3M bracket was associated with smaller signal-void areas. Overall, the 3M and Dentaurum brackets with NiTi wires induced smaller artifacts along all axes than those with SS wires.
방사성 의약품 또는 방사성 동위원소를 이용하여 동적 상태의 변화를 측정하고 핵자기 공명 영상에서 해부학적 기준 정보를 얻어 영상을 융합, 등록하고 같은 대상에서 비슷한 검사를 계속해서 비교하게 되며 해부학적 기준 정보나 다른 검사 기기 종류에서 반복되는 검사의 비교를 위해 영상 합성 연구가 유효하며 기능적 특성 때문에 단일 광자 방출 전산화 단층 촬영과 양전자 방출 단층 촬영은 해부학적 기준 정보가 필요하게 되고 같은 대상에서 이러한 해부학적 기준 정보를 얻고 기능적인 이상과 상관관계를 찾아내고 반복되는 진단에 대한 비교를 위해서 영상등록과 융합을 시행하였다. 해부학적 구조가 같은 특성을 갖는 여러 영상 시스템들을 이용하여 해부학적기준과 동적 정보를 함께 얻고 등록하기 위해 짝을 이루는 점올 이용하여 2 가지 영상 데이터에서 4 점 쌍 이상을 선택하여 등록하였다. 기준 영상과 짝을 이루는 점과 대응한 영상은 다른 색을 선택하여 영상을 구분하였으며 핵자기 공명영상을 기준영상으로 하고 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상, 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상을 기준영상에 1:1 대응하여 영상을 등록하기 위해서 변환한다. 핵자기 공명 영상이 기준 영상으로 사용되지만 인터폴레이션 에러는 주어진 영상의 공간 주파수에 따라 달라지므로 낮은 해상도를 갖는 양전자 방출 전산화 단층 촬영 영상과 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 영상의 인터폴레이션 에러는 적다. 따라서 방사성 동위원소를 이용하여 질병의 진단 및 질환의 병태 생리 생화학적 연구를 통한 신체의 동역학적 상태의 변화를 측정할 수 있는 이런 정량적이고 기능적인 정보를 해부학적 기준 정보를 주는 핵자기 공명 영상이나 컴퓨터 단층 촬영에서 반복 시행하여 검사와 진단에 용이하게 이용하고, 비교를 위해서 영상을 등록하고 융합하여 진단에 보다 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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