We have developed a 3-D image processing and display technique that include image resampling, modification of MIP, and fusion of MIP image and volumetric rendered image. This technique facilitates the visualization of the three-dimensional spatial relationship between vasculature and surrounding organs by overlapping the MIP image on the volumetric rendered image of the organ. We applied this technique to a MR brain image data to produce an MRI angiogram that is overlapped with 3-D volume rendered image of brain. MIP technique was used to visualize the vasculature of brain, and volume rendering was used to visualize the other structures of brain. The two images are fused after adjustment of contrast and brightness levels of each image in such a way that both the vasculature and brain structure are well visualized either by selecting the maximum value of each image or by assigning different color table to each image. The resultant image with this technique visualizes both the brain structure and vasculature simultaneously, allowing the physicians to inspect their relationship more easily. The presented technique will be useful for surgical planning for neurosurgery.
In this study, in order to improve visualization and enhance the ability of the surgeon to perform delicate endoscopic surgery, three dimensional endoscopic system is designed. These 3D systems have our features of stereoendoscopic image processing: real time image capture and retrieve; presentation of left and right image on a single monitor; separable processing of the left and right eye images; coding of the 3D endoscopic video. For 3D endoscopic video coding, three approaches are presented based on interlaced picture structure, side-field format structure, and simulcast technique. Experimental results and performances comparisons are presented and analyzed or these approaches. Digital video coding techniques are presented or 3D endoscopic video sequences by means of an MPEG-2 video coding.
Objectives: The aim of this survey was to investigate utilization, intended use, problems with and demand for medical devices by surveying members of the traditional Korean medical society. Methods: We distributed questionnaires to 13,957 traditional Korean medical doctors via e-mail, and received replies from 1,225. The questionnaire consisted of 4 multiple-choice questions for survey respondent information, 8 multiple-choice questions about the status of medical devices utilizing, and a short answer question about the demand for medical devices. Results: Use of medical devices in traditional Korean medical clinics is common. Diagnostic medical devices are mainly used to assess the patient's condition and to establish a close rapport with clients. In case of therapeutic medical devices, they are usually used for secondary treatment. Issues with traditional Korean medical devices currently in use were ineligibility for national health insurance, low reliability, uncertain validity, and high price. In development of traditional Korean medical equipment, the need for diagnostic medical devices was greater than for therapeutic, and the need for the recording and analysis of medical image data and visualization of medical information was great. Conclusions: There is growing demand for facilitating the development and commercialization of traditional Korean medical devices. To satisfy this demand, research on evaluation indicators that reflect functional and structural clinical information and how to clinically assess the indicators should proceed.
This study presents a new method to improve the speed of high quality volume rendering. We improve the speed of ambient occlusion which is one of the global illumination techniques used in traditional volume visualization. Calculating ambient occlusion takes much time because it determines an illumination value of a sample by integrating opacities of nearby samples. This study proposes an improved method for this by using local statistics such as averages and standard deviations. We calculate local statistics for each volume block, a set of nearby samples, in pre-processing time. In the rendering process, we efficiently determine the illumination value by assuming the density distribution as a normal distribution. As the results, we can generate high quality images that combine ambient occlusion illumination with local illumination in real time.
Intracranial hemorrhage (ICH) refers to acute bleeding inside the intracranial vault. Not only does this devastating disease record a very high mortality rate, but it can also cause serious chronic impairment of sensory, motor, and cognitive functions. Therefore, a prompt and professional diagnosis of the disease is highly critical. Noninvasive brain imaging data are essential for clinicians to efficiently diagnose the locus of brain lesion, volume of bleeding, and subsequent cortical damage, and to take clinical interventions. In particular, computed tomography (CT) images are used most often for the diagnosis of ICH. In order to diagnose ICH through CT images, not only medical specialists with a sufficient number of diagnosis experiences are required, but even when this condition is met, there are many cases where bleeding cannot be successfully detected due to factors such as low signal ratio and artifacts of the image itself. In addition, discrepancies between interpretations or even misinterpretations might exist causing critical clinical consequences. To resolve these clinical problems, we developed a diagnostic model predicting intracranial bleeding and its subtypes (intraparenchymal, intraventricular, subarachnoid, subdural, and epidural) by applying deep learning algorithms to CT images. We also constructed a visualization tool highlighting important regions in a CT image for predicting ICH. Specifically, 1) 27,758 CT brain images from RSNA were pre-processed to minimize the computational load. 2) Three different CNN-based models (ResNet, EfficientNet-B2, and EfficientNet-B7) were trained based on a training image data set. 3) Diagnosis performance of each of the three models was evaluated based on an independent test image data set: As a result of the model comparison, EfficientNet-B7's performance (classification accuracy = 91%) was a way greater than the other models. 4) Finally, based on the result of EfficientNet-B7, we visualized the lesions of internal bleeding using the Grad-CAM. Our research suggests that artificial intelligence-based diagnostic systems can help diagnose and treat brain diseases resolving various problems in clinical situations.
Yoo, Seon Woo;Ki, Min-Jong;Doo, A Ram;Woo, Cheol Jong;Kim, Ye Sull;Son, Ji-Seon
The Korean Journal of Pain
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v.34
no.3
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pp.339-345
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2021
Background: Ultrasound-guided caudal epidural injection (CEI) is limited in that it cannot confirm drug distribution at the target site without fluoroscopy. We hypothesized that visualization of solution flow through the inter-laminar space of the lumbosacral spine using color Doppler ultrasound alone would allow for confirmation of drug distribution. Therefore, we aimed to prospectively evaluate the usefulness of this method by comparing the color Doppler image in the paramedian sagittal oblique view of the lumbosacral spine (LS-PSOV) with the distribution of the contrast medium observed during fluoroscopy. Methods: Sixty-five patients received a 10-mL CEI of solution containing contrast medium under ultrasound guidance. During injection, flow was observed in the LSPSOV using color Doppler ultrasonography, following which it was confirmed using fluoroscopy. The presence of contrast image at L5-S1 on fluoroscopy was defined as "successful CEI." We then calculated prediction accuracy for successful CEI using color Doppler ultrasonography in the LS-PSOV. We also investigated the correlation between the distribution levels measured via color Doppler and fluoroscopy. Results: Prediction accuracy with color Doppler ultrasonography was 96.9%. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were 96.7%, 100%, 100%, and 60.0%, respectively. In 52 of 65 patients (80%), the highest level at which contrast image was observed was the same for both color Doppler ultrasonography and fluoroscopy. Conclusions: Our findings demonstrate that color Doppler ultrasonography in the LS-PSOV is a new method for determining whether a drug solution reaches the lumbosacral region (i.e., the main target level) without the need for fluoroscopy.
Recently, various researches on medical image generation have been suggested, and it becomes crucial to accurately evaluate the quality and diversity of the generated medical images. For this purpose, the expert's visual turing test, feature distribution visualization, and quantitative evaluation through IS and FID are evaluated. However, there are few methods for quantitatively evaluating medical images in terms of fidelity and diversity. In this paper, images are generated by learning a chest CT dataset of non-small cell lung cancer patients through DCGAN and PGGAN generative models, and the performance of the two generative models are evaluated in terms of fidelity and diversity. The performance is quantitatively evaluated through IS and FID, which are one-dimensional score-based evaluation methods, and Precision and Recall, Improved Precision and Recall, which are two-dimensional score-based evaluation methods, and the characteristics and limitations of each evaluation method are also analyzed in medical imaging.
We aim to monitor vascularization of early bone perfusion following rabbit lumbar intertransverse bone graft fusion surgery using magnetic resonance imaging assessment. Correlation with graft survival status was evaluated by histological method. Experimental animals were randomly divided into three groups and the model was established by operating bilateral lumbar intertransverse bone graft with different types of bone graft substitute material. The lumbar intertransverse area of three groups of rabbits was scanned via MRI. In addition, histological examinations were performed at the $6^{th}$ week after surgery and the quantitative analysis of the osteogenesis in different grafted area was carried out by an image analysis system. The MRI technique can be used for early postoperative evaluation of vascularized bone graft perfusion after transplantation of different bone materials, whereas histological examination allows direct visualization of the osteogenesis process.
In medical imaging, three-dimensional (3D) display using Virtual Reality Modeling Language (VRML) as a portable file format can give intuitive information more efficiently on the World Wide Web (WWW). The web-based 3D visualization of functional images combined with anatomical images has not studied much in systematic ways. The goal of this study was to achieve a simultaneous observation of 3D anatomic and functional models with planar images on the WWW, providing their locational information in 3D space with a measuring implement using VRML. MRI and ictal-interictal SPECT images were obtained from one epileptic patient. Subtraction ictal SPECT co-registered to MRI (SISCOM) was performed to improve identification of a seizure focus. SISCOM image volumes were held by thresholds above one standard deviation (1-SD) and two standard deviations (2-SD). SISCOM foci and boundaries of gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid (CSF) in the MRI volume were segmented and rendered to VRML polygonal surfaces by marching cube algorithm. Line profiles of x and y-axis that represent real lengths on an image were acquired and their maximum lengths were the same as 211.67 mm. The real size vs. the rendered VRML surface size was approximately the ratio of 1 to 605.9. A VRML measuring tool was made and merged with previous VRML surfaces. User interface tools were embedded with Java Script routines to display MRI planar images as cross sections of 3D surface models and to set transparencies of 3D surface models. When transparencies of 3D surface models were properly controlled, a fused display of the brain geometry with 3D distributions of focal activated regions provided intuitively spatial correlations among three 3D surface models. The epileptic seizure focus was in the right temporal lobe of the brain. The real position of the seizure focus could be verified by the VRML measuring tool and the anatomy corresponding to the seizure focus could be confirmed by MRI planar images crossing 3D surface models. The VRML application developed in this study may have several advantages. Firstly, 3D fused display and control of anatomic and functional image were achieved on the m. Secondly, the vector analysis of a 3D surface model was defined by the VRML measuring tool based on the real size. Finally, the anatomy corresponding to the seizure focus was intuitively detected by correlations with MRI images. Our web based visualization of 3-D fusion image and its localization will be a help to online research and education in diagnostic radiology, therapeutic radiology, and surgery applications.
In Korea, prostate cancer accounted for generating growth rate second the following thyroid cancer, because of western dietary habits. Survival rate of prostate cancer after clinical behavior is changed depend on follow-up management. A telemedicine have been applied to replacement of medical specialist in rural area, and a quick reaction to emergency situation. Our study developed prostate 3-dimensional (3D) visualization program and designed prostate aftercare system architecture, called smart care, using a device that can access the Internet. Region of interest (ROI) in prostate was manually segmented by physicians and visualized to 3D objects and sent to PACS Server as DICOM images. So, medical personnel could confirm patients' data along with 3D images not only PACS system, but also portable device like a smart phone. As a result, we conducted the aftercare service to 98 patients and visualize 3D prostate images. 3D images had advantage to instinctively apprehend where lesion is and make patients to understand state of their disease easily. In the future, should conduct an aftercare service to more patients, and will obtain numerical index through follow-up study to an accurate analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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