A 54-year-old male patient presented for a periodic check-up at the dental clinic. A panoramic radiograph showed bilateral ossification of the stylohyoid ligament with an oval radiopacity on the right side. Cone-beam computed tomography revealed a well-defined, homogenous hyperdense entity from the lower third of the ossified stylohyoid ligament on the right side. The differential diagnosis of osteoma on the stylohyoid chain includes Eagle syndrome and benign tumors of the stylohyoid chain and adjacent structures. Osteoma rarely manifests in the neck. Even more infrequent are tumors originating from the stylohyoid chain, with only a single documented case of osteoma reported in the literature in 1993. Due to the asymptomatic status, no surgical intervention was advised, and the case would be monitored periodically. This case report describes the details of an osteoma that emerged from the stylohyoid chain, marking it as the second recorded occurrence of this highly rare condition.
X-ray microscopy with synchrotron radiation(SR) might be a useful tool for novel x-ray imaging in the clinical and laboratory settings. Microscopically, it enables us to observe detailed structure of animal organs samples with a great magnification power and an excellent resolution. The phase contrast mechanisms in image by X-ray are described. The phase-contrast X-ray imaging with SR from in-vivo and in-vitro mouse tail, rat nerve and rat lung were obtained with an 8 KeV monochromatic beam. The visual image was magnified using 10x microscope objective lens and captured using an digital CCD camera. The results showed more structural details and high resolution images with SR imaging system than conventional X-ray radiography system. The SR imaging system may have a potential for imaging in biological researches, material applications and clinical radiography.
Shoulder MRArthrography was performed to get an accurate diagnosis about complex anatomical structure in shoulder joint. We carried out how the changes of anatomical rotations in shoulder joint could bring certain diagnosis effects on MRI images for various shoulder humerus positions; Neutral position, Internal rotation position and External rotation position. In addition, we prepared an aid tool in oder to maintain the right posture of a patient. This aid tool was made by adapting Modeling Design Program. By virtue of this aid, we obtained the following result. Shoulder MR Arthrography by the External rotation position for anatomical structure diagnosis was the most suitable in diagnostic evaluations of important anatomical structures in shoulder joint such as Biceps tendon, Supera-spiatus tendon, Sub-scapularis tendon, Labrum and Sub-acromial space.
It is necessary for patients to wait twice for the thyroid examination of thyroid uptake measurement and thyroid scan by using $^{99m}Tc$-pertechnetate. In the study, a method of simultaneous examination of thyroid uptake measurement and thyroid scan by one intravenous injection of $^{99m}Tc$-pertechnetate was suggested by using attenuation filter. As a result, there was a significant correlation between control group and experimental group according to existence of attenuation filter. Consequently, the simultaneous examination of thyroid uptake measurement and thyroid scan by one intravenous injection can be applied clinically.
Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (rpxy, rpz, rsxy, rsz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of rpxy = 10, rpz = 1, rsxy = 3, rsz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.
Jeon, Yeo Ryeong;Park, Sang June;Ahn, Seokyoung;Lee, Jong Seh;Kim, Yongmin
Journal of the Korean Society of Radiology
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v.11
no.1
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pp.1-8
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2017
The U.S. NRC establishes a radiological criteria with regard to restricted or unrestricted use of nuclear plant site after decommissioning in NUREG-1757. According to this, a nuclear plant site can be released in a restricted way or unrestricted way only if a licensee demonstrates that the dose criteria is fulfilled after the site decontamination and remediation. In order to prove compliance with the radiological criteria of site release, LTP(License Termination Plan) must include the site release criteria, site characterization, final survey plan with major radionuclides and DCGL(Derived Concentration Guideline Levels), etc. Based on the decommissioning case of Rancho Seco nuclear power plant in the United States, this paper analyzed a method of setting the DCGL that can be applied to Kori NPP Unit 1 which will be permanently disabled in 2017.
RI & RG are used in various field such as medical field, industrial field, agricultural and food&life field. The number of small nuclear facilities is on the increase. We need to take an interest in decommissioning of small nuclear facility and predict the occurring problem from facility decommissioning. Because of the relatively low radiation risk, the preparation of the small nuclear facility dismantling is often neglected. As the accident in Goiania, Brazil showed, the impact of the decommissioning of small nuclear facilities is not less than the large nuclear facilities although it may seem dangerless. Therefore, we analyzed the each institutional characteristics of the decommissioning of small nuclear facilities through foreign case study on this research. Also, we proposed several considerations on decommissioning such as reuse of facility and source, lack of space, stakeholder involvement and failures of protection. Through these study, we tried to make guideline of the small nuclear facilities decommissioning.
The purposed of this study were measured the radiation exposure of patients and workers by generators, and the protection state for radiation facilities. The subject of the study by X-ray generators in university hospitals of capital area, we measured the maximum irradiation condition of 80 kVp, 200 mA, 0.1 second in the control entrance, control room window, entrance of radiography, adjacent site. The leakage dose per week was which the control entrance was 0.11 mR/week, control room window was 0.15 mR/week, entrance of radiography was 0.12 mR/week and adjacent site was 0.06 mR/week with X-ray unit the mean And the leakage mean dose was 0.11 mR/week. Diagnostic X-ray tubes must ensure that the leakage radiation in the maximum leakage dose in week emitted by the tube outside the useful beam does not exceed certain levels provided by standards.
The Cardiac Gated Blood Pool (GBP) scintigram, a nuclear medicine imaging, calculates the left ventricular Ejection Fraction (EF) by segmenting the left ventricle from the heart. However, in order to accurately segment the substructure of the heart, specialized knowledge of cardiac anatomy is required, and depending on the expert's processing, there may be a problem in which the left ventricular EF is calculated differently. In this study, using the DeepLabV3 architecture, GBP images were trained on 93 training data with a ResNet-50 backbone. Afterwards, the trained model was applied to 23 separate test sets of GBP to evaluate the reproducibility of the region of interest and left ventricular EF. Pixel accuracy, dice coefficient, and IoU for the region of interest were 99.32±0.20, 94.65±1.45, 89.89±2.62(%) at the diastolic phase, and 99.26±0.34, 90.16±4.19, and 82.33±6.69(%) at the systolic phase, respectively. Left ventricular EF was calculated to be an average of 60.37±7.32% in the ROI set by humans and 58.68±7.22% in the ROI set by the deep learning segmentation model. (p<0.05) The automated segmentation method using deep learning presented in this study similarly predicts the average human-set ROI and left ventricular EF when a random GBP image is an input. If the automatic segmentation method is developed and applied to the functional examination method that needs to set ROI in the field of cardiac scintigram in nuclear medicine in the future, it is expected to greatly contribute to improving the efficiency and accuracy of processing and analysis by nuclear medicine specialists.
Rini, Widyaningrum;Ika, Candradewi;Nur Rahman Ahmad Seno, Aji;Rona, Aulianisa
Imaging Science in Dentistry
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v.52
no.4
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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