Bone age assessments are a complicated and lengthy process, which are prone to inter- and intra-observer variabilities. Despite the great demand for fully automated systems, developing an accurate and robust bone age assessment solution has remained challenging. The rapidly evolving deep learning technology has shown promising results in automated bone age assessment. In this review article, we will provide information regarding the history of automated bone age assessments, discuss the current status, and present a literature review, as well as the future directions of artificial intelligence-based bone age assessments.
With the recent advance of Web and its associated technologies, information sharing on distribute computing environments has gained a great amount of attention from many researchers in many application areas, such as medicine, engineering, and business. One basic requirement of distributed medical consultation systems is that geographically dispersed, disparate participants are allowed to exchange information readily with each other. Such software also needs to be supported on a broad range of computer platforms to increase the software's accessibility. In this paper, the development of world-wide-web based medical consultation system or radiology imaging is addressed to provide the platform independence and great accessibility. The system supports sharing of 3-dimensional objects. We use VRML (Virtual Reality Modeling Language), which is the de-facto standard in 3-D modeling on the Web. 3-D objects are reconstructed from CT or MRI volume data using a VRML format, which can be viewed and manipulated easily in Web-browsers with a VRML plug-in. A Marching cubes method is used in the transformation of scanned volume data set to polygonal surfaces of VRML. A decimation algorithm is adopted to reduce the number of meshes in the resulting VRML file. 3-D volume data are often very large-sized, and hence loading the data on PC level computers requires a significant reduction of the size of the data, while minimizing the loss of the original shape information. This is also important to decrease network delays. A prototype system has been implemented (http://netopia.snu.ac.kr/-cyber/). and several sessions of experiments are carried out.
Diagnostic display monitor QA according to AAPM TG18 is usually performed by PACS administrator, product manager and reading doctor, and for acceptance testing and periodic quality control evaluation, a combination of visual and quantitative tests can be used, as outlined in sections 5 and 6 of 'assessment of display performance for medical imaging systems'. Although many display tests can be performed visually, a more objective and quantitative evaluation of display performance requires special test tools. The required instruments vary in their complexity and cost, depending on the context of the evaluation(research, acceptance testing, or quality control) and how thorough the evaluation needs to be. Objective and reliable assessment of many display characteristics can be performed with relatively inexpensive equipment, So, we made 'AAPM TG18 guiding instrument' to ues variable purpose of the evaluation of 'geometrical distortions(quantitative"', 'veiling glare(visual)' and 'sensor calibration'. The spatial measurements for the quantitative evaluation of geometric distortions, and the measurement of the veling-glare ring response function which provides information regarding the spatial extent of the luminance spread, can be performed using the TG18 guiding instrument can be used to sensor calibration to standardize the basic rate of 0% luminance when periodic calibration.
In this paper, a feature-based registration technique is proposed for pre-contrast and post-contrast lung CT images. It utilizes three dimensional(3-D) features with their descriptors and estimates feature correspondences by nearest neighborhood matching in the feature space. We design a transformation model between the input image pairs using a free form deformation(FFD) which is based on B-splines. Registration is achieved by minimizing an energy function incorporating the smoothness of FFD and the correspondence information through a non-linear gradient conjugate method. To deal with outliers in feature matching, our energy model integrates a robust estimator which discards outliers effectively by iteratively reducing a radius of confidence in the minimization process. Performance evaluation was carried out in terms of accuracy and efficiency using seven pairs of lung CT images of clinical practice. For a quantitative assessment, a radiologist specialized in thorax manually placed landmarks on each CT image pair. In comparative evaluation to a conventional feature-based registration method, our algorithm showed improved performances in both accuracy and efficiency.
의료정보의 전달과정과 저장은 공유를 목적으로 함으로써 기본적인 표준안을 지니고 있어야 한다. 현재 방사선과 판독결과와 관련하여 DICOM SR이 제시되고 있으나, 이를 현실적으로 적용하기가 어려운 것이 사실이다. 무엇보다도 현재 개인평생전자의무기록 관리체계를 구축하려는 시스템에서 표준으로 내세우는 CDA형태의 판독결과지를 필요로 한다. 따라서 본 연구는 방사선과 판독결과지를 PACS내에서 자동으로 CDA로 생성하는 Module을 개발하고 이를 적용시켰으며, 이 결과지 안에는 검사결과뿐만 아니라, 판독에 가장 큰 영향을 미치는 Key Image를 내포하여 파일형태로 전송 저장하게 하였다. 상호 이질적인 시스템이라 할지라도 정보의 분석과 저장이 용이하게 구현하여 적용시켰으며, 고가의 의료장비가 부족한 지역과 대형, 3차 진료기관과의 방사선과 결과 정보의 공유를 통해 의료서비스를 개선시키는데 역할을 할 것으로 사료된다.
본 논문은 유비쿼터스 의료를 위한 의료영상의 무선전송의 개발을 목적으로 한다. 컴퓨터 시스템의 발달로 인해 의료 장비와 의료 기록 체계에 대한 많은 변화가 일어났다. 그 중 병원내의 진료 및 의무기록을 자동화하고 관리하는 HIS(Hospital Information System) 시스템과 환자에게서 촬영된 영상에 대한 관리 체계인 PACS(Picture Archiving Communication System)은 대표적인 예라할 수 있다. 이러한 자동화된 진료 시스템은 병원 내에 있지 않을 경우 이용이 곤란하며, 응급상황이나 의사 부재시에 신속한 영상 판독이 요구되는 경우 이를 즉시 수행하기는 곤란하였다. 이러한 이동에 따른 단점을 보완하기 위하여 각 의사마다 지급된 PDA를 사용하여 병원내의 영상 획득 장치로부터 생성된 환자 영상을 원격에서 CDMA 망을 사용하여 검토할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 의사 및 환자의 계정 관리와 환자 영상을 영상획득 장치로부터 수신 받아 각 의사별로 할당하도록 하는 서버 시스템을 구현 하였으며, PDA를 사용하여 서버에 접속하여 환자의 영상을 검토할 수 있도록 구현하였다. 개인별로 시스템 사용에 대한 인증을 위하여 PDA에서는 데이터베이스 RDA(Remote Data Access) 방식을 사용하여 서버 데이터베이스를 엑세스하였으며, 환자 영상을 서버로부터 다운로드 하기 위하여 FTP(File Transfer Protocol)를 사용하였다. 실험 결과 한 파일의 크기가 0.37Mbyte 인 832x488*24 영상 30매를 보낸다고 가정하였을 때 약 90초 정도의 시간이 걸렸으며 이는 긴급히 또는 원격에서 영상의 수신과 검토에 문제가 없음을 나타낸다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5179-5196
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2019
To explore an effective non-invasion medical imaging diagnostics approach for hepatocellular carcinoma (HCC), we propose a method based on adopting the multiple technologies with the multi-parametric data fusion, transfer learning, and multi-scale deep feature extraction. Firstly, to make full use of complementary and enhancing the contribution of different modalities viz. multi-parametric MRI images in the lesion diagnosis, we propose a data-level fusion strategy. Secondly, based on the fusion data as the input, the multi-scale residual neural network with SPP (Spatial Pyramid Pooling) is utilized for the discriminative feature representation learning. Thirdly, to mitigate the impact of the lack of training samples, we do the pre-training of the proposed multi-scale residual neural network model on the natural image dataset and the fine-tuning with the chosen multi-parametric MRI images as complementary data. The comparative experiment results on the dataset from the clinical cases show that our proposed approach by employing the multiple strategies achieves the highest accuracy of 0.847±0.023 in the classification problem on the HCC differentiation. In the problem of discriminating the HCC lesion from the non-tumor area, we achieve a good performance with accuracy, sensitivity, specificity and AUC (area under the ROC curve) being 0.981±0.002, 0.981±0.002, 0.991±0.007 and 0.999±0.0008, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2627-2647
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2016
With the rapid growth of microblog, expert identification on microblog has been playing a crucial role in many applications. While most previous expert identification studies only assess global authoritativeness of a user, there is no way to differentiate the authoritativeness in a particular aspect of topics. In this paper, we propose a novel model, which jointly models text and following relationship in the same generative process. Furthermore, we integrate a similarity-based weight scheme into the model to address the popular bias problem, and use followee topic distribution as prior information to make user's topic distribution more precisely. Our empirical study on two large real-world datasets shows that our proposed model produces significantly higher quality results than the prior arts.
Picture archiving and communications systems(PACS) for digital image distribution, archiving and transmission, represent the modern hospital. PACS is the medical image management system within a hospital, whereas teleradiology system is the medical image communication system between remote sites. PACS and teleradiology systems usually consists of mainly four parts such as image acquisition part, image storage and database part, Image communication network part, and image display workstation part. Among these components comprised In the PACS, workstations are the point of contact between a PACS and the radiologist or referring physician. Therefore, the acceptance of PACS is highly dependent on workstation functionality, performance and easy of use compared with the conventional film-based radiology. This paper describes overall configurations and some requirements of PACS and teleradiology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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