Purpose : To compare the accuracy of digital subtraction images acquired by two different methods different in positioning four reference points for geometrical standardization. Materials and Methods : A total of 36 digital radiographic images of 6 volunteers were taken at the areas of the incisor, premolar, and molar of both the maxilla and mandible using the Digora system. Each image was moved 4 mm vertically and horizontally. Four oral and maxillofacial radiologists performed digital subtraction radiography between the paired images before and after movement using Emago (Oral Diagnostic Systems, Amsterdam, The Netherlands) and Sunny (Biomedisys Co., Seoul, Korea). The standard deviation of the internal gray value in Region of Interest (ROI) was statistically analyzed between the two programs using the paired t-test. Results : The standard deviation of pixel gray values from the digital subtraction images using the Sunny program were lower than that of the Emago program (p<0.05). All observers showed significant differences between each other when the Sunny program was used (p<0.05), but one observer showed a significantly higher score than other observers when they used Emago (p<0.05). The standard deviations of premolar area from both Sunny and Emago programs were significantly higher than those of anterior and molar regions (p<0.05). Conclusion: The subtracted images using the Sunny program were more accurate and sensitive than those taken using the Emago program.
방사선과에 도입된 새로운 디지털 의료 영상 시스템은 많은 변화를 요구하고 있다. 기존의 F/S 시스템에서 부족하거나, 예측하지 못하는 일부분을 대체로 만족하는 수준에 이르렀다. 하지만, 영상의 질과 환자의 피폭선량에서는 아직도 구체적인 자료가 제시되지 않고 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구는 기존의 F/S 시스템의 의료 영상과 디지털 의료 영상을 비교하는데 있어서 환자의 피폭선량의 관점에서 실험을 하였으며, 실험결과 값을 이용하여 보다 우수한 환자 서비스 개선을 위한 DR 시스템의 영상의 질과 피폭선량의 측면에서 자료를 제시하고자 연구하였다.
전산화단층검사에서 조영제를 자동주입기를 이용해 주입하여 검사하는 경우에 혈관 외 유출된 성인환자를 대상으로 하였다. 환자의 혈관외유출 사고의 조영제 양은 47 ml로 오른쪽 손목 부위가 부종을 동반하였다. 혈관외유출된 손상부위를 axial 스캔하여 MPR (multi-planar reformation), MIP (maximum intensity protection), volume rendering, SSD (shaded-surface display) 기법으로 구성하였다. 이러한 3D 영상은 조영제의 혈관외유출 환자의 예방 및 사후 조치에 적절한 치료계획의 방법으로 기대된다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문은 의료영상 표준인 R_CDM(Radiology Common Data Model)으로 변환하고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델(CDM : Common Data Model)과 연계에 중점을 두어 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 태그정보를 기반으로 의료영상 표준 모델의 스키마와 다기관 연구를 위한 Report 정보를 포함하여 시스템을 모델링하였다. 이렇게 변환된 데이터 집합을 기반으로 인공지능 학습 플랫폼에서 수행 과정을 결과로 보인다. 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
Modern hospitals have been greatly facilitated with information technology (IT) such as hospital information system (HIS). One of the most prominent achievements is medical imaging and image data management so-called Picture Archiving and Communication Systems (PACS). Due to inevitable use of diagnostic images (such as X-ray, CT, MRI), PACS made tremendous impact not only on radiology department but also nearly all clinical departments for exchange and sharing image related clinical information. There is no doubt that better use of PACS leads to highly efficient clinical administration and hospital management. However, due to rapid and widespread acceptance of PACS storage and management of digitized image data in hospital introduces overhead and bottleneck when transferring images among clinical departments within and/or across hospitals. Despite numerous technical difficulties, financing for installing PACS is a major hindrance to overcome. In addition, a mirroring or a clustering backup can be used to maximize security and efficiency, which may not be considered as cost-effective approach because of extra hardware expenses. In this study therefore we have developed a new based on grid of distributed PACS in order to balance between the cost and network performance among multiple hospitals.
Bone age assessment has been widely used to measure the ossification in pediatric radiology. For the assessment, first bone age of each epiphyseal plate is estimated using DCT/LDA, then the bone age of a patient is calculated by using the median of 9 estimations. For some patients, however, due to various reasons such as X-ray image quality or the pose of fingers, it is common to miss couple of plates in automated systems. In this paper, we investigate the relationship between the number of detected plates and the accuracy of bone age assessment. In the experimental results, we confirmed the similarity between bone age assessed using more than 7 epiphyseal plates and that assessed using 9 epiphyseal plates.
CT 검사에서 조영제의 혈관외유출을 예방하기 위해 EDA시스템을 증폭기, ADC, 스트레인 게이지로 구성하여 개발하였고, 스트레인 게이지의 신호의 수치를 나타내도록 프로그램을 설계하였다. 신호비율은 500/1000 sec, 분해능 값은 0에서 4,096범위로 표시하고, 입력범위 $0{\sim}5$ V이다. 혈관외유출 검출 문턱 값은 50으로 하였고, 10 간격으로 조정하도록 하였다. 개발된 EDA 시스템을 성인 50명을 대상으로 적용하였다. 2명의 환자에서 혈관외유출이 검출되었고, 조영제 주입속도는 2.0 mL/sec, 2.5 mL/sec, 압력은 137 psi, 158 psi, 혈관외유출된 조영제 용량은 22 mL, 25 mL였다. 설정된 주입 조영제에 비해 20% 정도의 적은 용량이 혈관외유출되었다. 개발된 EDA 시스템은 소량의 조영제를 검출하여 혈관외유출을 예방하는 효과가 있다.
The purpose of this study is to prevent nosocomial infection in patients through contact of radiographic cassettes. Data were collected from radiographers working in 29 university hospitals in Seoul in February and March 2001. Radiographic cassettes were disinfected daily in 5 hospitals, weekly in 4 hospitals, monthly in 5 hospitals, bimonthly in 1 hospital and once every three months in another hospital. 12 other hospitals do not practice regular disinfections of radiographic cassettes. Gauze soaked in disinfectant solution is used in 7 hospitals while 11 hospitals used cotton and cloth soaked in disinfectant solution to clean the radiographic cassettes. 26 hospitals used 99% alcohol based disinfectant solutions while 3 hospitals used 75% alcohol based disinfectant. 26 hospitals use of intercourse cassettes outpatients and in patients. In 26 hospitals, all patients shared the same set of radiographic cassettes used in the hospitals, or in 26 hospitals, separate sets of radiographic cassettes are used for outpatients and inpatients. Separate sets of cassettes are used for ICU and inpatients in 6 others hospitals. 23 hospitals used the same sets of radiographic cassettes for all their patients. radiographic cassettes are cleaned in wash area in the study room of the radiographic department in 17 hospitals. 12 other hospitals do not have designated cleaning areas for the cassettes. All radiographers practiced hands washing with soap. All 29 hospitals surveyed have infection control committee. However, only 9 out of the 29 hospitals surveyed provided Infection disinfections control education to radiographers. Only 3 hospitals have radiographers sitting in the infection control committee. Infection management education is conducted in 63 hospitals annually, twice a year in 1 hospital and once every 3 months in 2 hospitals.
Rini, Widyaningrum;Ika, Candradewi;Nur Rahman Ahmad Seno, Aji;Rona, Aulianisa
Imaging Science in Dentistry
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제52권4호
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pp.383-391
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2022
Purpose: Periodontitis, the most prevalent chronic inflammatory condition affecting teeth-supporting tissues, is diagnosed and classified through clinical and radiographic examinations. The staging of periodontitis using panoramic radiographs provides information for designing computer-assisted diagnostic systems. Performing image segmentation in periodontitis is required for image processing in diagnostic applications. This study evaluated image segmentation for periodontitis staging based on deep learning approaches. Materials and Methods: Multi-Label U-Net and Mask R-CNN models were compared for image segmentation to detect periodontitis using 100 digital panoramic radiographs. Normal conditions and 4 stages of periodontitis were annotated on these panoramic radiographs. A total of 1100 original and augmented images were then randomly divided into a training (75%) dataset to produce segmentation models and a testing (25%) dataset to determine the evaluation metrics of the segmentation models. Results: The performance of the segmentation models against the radiographic diagnosis of periodontitis conducted by a dentist was described by evaluation metrics(i.e., dice coefficient and intersection-over-union [IoU] score). MultiLabel U-Net achieved a dice coefficient of 0.96 and an IoU score of 0.97. Meanwhile, Mask R-CNN attained a dice coefficient of 0.87 and an IoU score of 0.74. U-Net showed the characteristic of semantic segmentation, and Mask R-CNN performed instance segmentation with accuracy, precision, recall, and F1-score values of 95%, 85.6%, 88.2%, and 86.6%, respectively. Conclusion: Multi-Label U-Net produced superior image segmentation to that of Mask R-CNN. The authors recommend integrating it with other techniques to develop hybrid models for automatic periodontitis detection.
최근 넓은 동적 범위 특성을 제공하는 평판 디텍터 개발을 바탕으로 의료보건 환경이 디지털화되고 있는 현 시점에서 적절한 필터 두께의 재설정이 요구되고 있으나, 현 임상에서는 기존 아날로그 시스템에서 연구된 정보를 바탕으로 NCRP에서 제안한 권고 기준을 이용하고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털방사선 촬영에서 알루미늄 필터를 이용하여 환자선량 최적화와 더불어 선량크리프의 최소화 가능성을 고찰하였다. 연구 결과, 알루미늄 필터의 두께를 증가함에 따라 유사한 선예도를 가지는 의료영상을 획득 시 피폭되는 피부입사선량을 최대 19.3% 저감할 수 있는 것으로 나타났으나, 영상학적 관점에서 중요한 해상력이 1.01 lp/mm의 큰 변화가 분석되었다. 이러한 해상력의 변화는 X선 빔 경화 현상으로 인하여 피사체에서 발생하는 산란선이 증가하기 때문으로 사료되며, 산란 열화 인자를 통하여 산란선량에 의한 영향이 증가하는 것을 정량적으로 검증하였다. 하지만, 최근 개발되어 광범위하게 적용되고 있는 평판 디텍터는 방사선에 대한 민감도가 높고 넓은 동적 범위 특성을 가지므로 필터 두께에 따라 산란선의 비율에 대한 증가분과 대응하여 적정한 해상력을 유지할 수 있을 것으로 사료되며, 더 나아가 피폭선량 저감을 통해 선량크리프를 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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