Optimum characteristics of digital X-ray sensor components were analyzed to develop intra- oral dental digital X-ray image sensor using indirect method. Parametric analysis was carried out to optimize the phosphor thickness and the fiber optic plate (FOP) coupling to charge coupled device (CCD). X-ray absorption and light diffusion in the phosphor layer were analyzed by the Monte Carlo method. Real time X-ray image was obtained with prototype X- ray image sensor using general CCD camera with 1∼10 Ip/mm resolution. It has been previously shown that large resolution degradation in X-ray images was caused by miss alignment of FOP to CCD and optical adhesive selection. In this study, we reported that X-ray image quality was greatly improved by using optimized characteristics of alignment device and phosphor thickness.
대사성 골 질환인 골다공증(Osteoporosis)의 조기 진단을 위해 X 선 영상에서 골 밀도를 측정하는 방법이 최근 연구되고 있다. 골 밀도는 X 선 영상에서 뼈가 분리되고, 분리된 영역에서의 픽셀에 의해 BMD가 측정되는데, 개선된 영상에서의 정밀한 뼈 추출이 주요한 요소이므로 X 선 영상의 개선은 골다공증의 조기 진단을 위해 필수적이다. 본 논문에서는 sparse 표현을 도입하여 다중(multiple) 잡음을 갖는 X 선 영상을 개선시키는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 방법의 결과가 기존의 방법인 웨이블릿 BayesShrink 잡음 제거 방법 및 일반적 sparse 표현 모델의 잡음 제거 방법의 결과에 비해 개선됨을 CNR(Contrast to Noise Ratio) 및 cut-view를 통해 확인하였다.
In this paper, a neural network based approach using a self-organizing feature map is proposed for the segmentation of X ray images. A number of algorithms based on such approaches as histogram analysis, region growing, edge detection and pixel classification have been proposed for segmentation of general images. However, few approaches have been applied to X ray image segmentation because of blur of the X ray image and vagueness of its edge, which are inherent properties of X ray images. To this end, we develop a new model based on the neural network to detect objects in a given X ray image. The new model utilizes Mumford-Shah functional incorporating with a modified adaptive SOFM. Although Mumford-Shah model is an active contour model not based on the gradient of the image for finding edges in image, it has some limitation to accurately represent object images. To avoid this criticism, we utilize an adaptive self organizing feature map developed earlier by the authors.[1] It's learning rule is derived from Mumford-Shah energy function and the boundary of blurred and vague X ray image. The evolution of the neural network is shown to well segment and represent. To demonstrate the performance of the proposed method, segmentation of an industrial part is solved and the experimental results are discussed in detail.
일반 X-선 검사는 간단하고 많은 정보를 얻을 수 있어 가장 기본이 되는 검사방법이며 획득된 영상에서는 인체 해부학적 구조와 시간 경과에 따른 질병의 변화 정보를 쉽게 획득할 수 있다. 그럼에도 불구하고 영상이 확대되는 단점으로 인하여 병변의 크기와 형태가 왜곡되어 나타나기 때문에 현재 X-선 영상의 깊이 있는 관찰은 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 후전촬영(PA)과 측방향촬영(LAT) 영상을 획득하고 각각의 영상에서 암 시료가 위치하는 거리를 측정하여 암 시료의 확대율을 계산하고 측정한 암 시료 길이에 보정한다. 암 시료의 길이와 두께에 따른 확대율 보정 값을 전산화단층촬영장치(Computed Tomography, CT)로 획득된 영상 및 실제 제작한 암 시료 크기와 각각 비교하였다. 기존의 확대율은 검출기에서 암의 거리를 측정하여 계산할 수 있었으나 본 연구에서는 획득된 PA와 LAT 영상을 이용하여 확대율을 계산하였다. 6 mm 암 시료를 PA와 LAT 영상을 획득하여 확대율을 구한 후 보정한 결과 길이는 5.9 mm, 두께는 6.1mm로 실제와 비슷한 값이 측정되었으며 영상을 이용한 확대율 계산이 가능하다는 것을 알 수 있었다. X-선 영상만으로도 병변의 확대율을 손쉽게 보정하여 정확한 길이 측정이 가능하고 이는 영상 판독 및 정확한 진단에 유용한 정보를 제공할 것이다.
The evolution of X-ray computed tomography (CT) has been based on the discovery of X-rays, the inception of the Radon transform, and the development of X-ray digital data acquisition systems and computer technology. Unlike conventional X-ray imaging (general radiography), CT reconstructs cross-sectional anatomical images of the internal structures according to X-ray attenuation coefficients (approximate tissue density) for almost every region in the body. This article reviews the essential physical principles and technical aspects of the CT scanner, including several notable evolutions in CT technology that resulted in the emergence of helical, multidetector, cone beam, portable, dual-energy, and phase-contrast CT, in integrated imaging modalities, such as positron-emission-tomography-CT and single-photon-emission-computed-tomography-CT, and in clinical applications, including image acquisition parameters, CT angiography, image adjustment, versatile image visualizations, volumetric/surface rendering on a computer workstation, radiation treatment planning, and target localization in radiotherapy. The understanding of CT characteristics will provide more effective and accurate patient care in the fields of diagnostics and radiotherapy, and can lead to the improvement of image quality and the optimization of exposure doses.
엑스선 영상을 획득하는 경우에 연속 엑스선을 사용할 경우, 다양한 엑스선 에너지로 인해 같은 물질이라도 두께에 따라 영상에서 정확하게 표현되지 않을 수 있다. 이를 해결하기 위해 엑스선 에너지스펙트럼을 변경하여 영상의 질을 향상 시킬 수 있도록 하였다. SPEKTR v3.0을 사용하여 부가 필터를 추가한 엑스선 에너지스펙트럼과 고유 필터만을 사용한 일반 엑스선 에너지스펙트럼을 획득하였다. 획득한 엑스선 에너지스펙트럼을 Geant4 Application for Tomographic Emission(GATE)의 방사선원으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. GATE 데이터를 사용하여 부가 필터가 사용된 엑스선 영상과 부가 필터를 사용하지 않은 엑스선 영상을 재구성한 영상을 74 keV의 단일 에너지 영상을 통해서 비교 분석하였다. 부가 필터를 사용하지 않은 엑스선 에너지스펙트럼을 사용한 경우 같은 물질이라도 두께에 따라 투과한 엑스선의 양이 물질 두께에 따라 감소되는 양과는 상이한 양상을 보인 반면, 부가 필터를 사용한 경우 두께에 따라 투과된 엑스선의 양이 물질 두께에 따라 감소되는 양과 유사한 결과가 나왔다. 즉, 감소되는 선량이 단일 에너지를 사용했을 때와 비슷한 결과가 나왔다. 부가 필터를 사용하여 엑스선 에너지스펙트럼을 변경하여 엑스선 영상을 획득할 경우 엑스선의 투과에 대한 보다 정확한 결과의 값을 획득할 수 있다. 영상의학검사에서 부가 필터의 적절한 사용이 영상의 질을 높이는데 크게 작용한다는 것을 확인하였다.
In this study, medical images, which are X-ray image and CT image, are compressed by the adam live coding technique. The medical images may be treated as special ones, because they are different from general images in many respects. The statistical characteristics that medical images only have in transform domain are analyzed, and then the improved quantization method is proposed for medical images. For chest X-ray image and CT head image, the better results are obtained by the improved adaptive coding technique.
This test is for checking investigation about quality control of general X-ray system in clinic and hospital. We compared general X-ray system of clinic and hospital which are selected freely in the metropolitan area using PMX-III and carried out quality control. Carried out Kilovoltage test, mR/mAs output test, Light filed/Beam alignment test, Half value layer test. Most of test result are appeared that failure rates of clinic is higher than hospital one. Therefore, we should lower failure rates through regular quality control and make environment which can get high quality image.
본 연구에서는 일반 X선 검사를 대상으로 시뮬레이션 교육 모델을 제시하고 실습 시 발생하는 오류를 분석하고자 하였다. 2012년부터 2018년까지 총 183명 (남자 77명, 여자 106명)의 학생이 참가하였다. 시뮬레이션 X선 시스템은 컴퓨터방사선영상(computed radiography, CR) 시스템을 이용하였다. 환자 보호, X선 검사의 정확성, 영상의 안정성 등의 검사 프로세스에 발생하는 오류 빈도수를 분석하였다. 그 결과 환자 자세 설정 오류, X선 중심선의 정확성 오류, 영상검출판의 크기 및 위치 설정 오류, 그리드 사용의 오류, 마킹의 오류, X선 조사조건 설정 오류, 조사야 설정의 오류, X선 입사각도의 오류, X선 조사거리의 오류 순으로 분석되었다. 이러한 오류를 중심으로 개선된 방사선사 실습 교육이 필요할 것이며 그로 인하여 정밀한 검사와 고품질의 의료서비스를 제공하여 국민들의 보건의료에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.
Background: The scattered photons cause reduction of the contrast of radiographic image and it results in the degradation of the quality of the image. In order to acquire better quality image, an anti-scattering x-ray gird should be equipped in radiography system. Materials and Methods: The X-ray anti-scattering grid of the inclined type based on the hybrid concept for that of parallel and focused type was tested by MCNP code. The MCNPX 2.7.0 was used for the simulation based test. The geometry for the test was based on the IEC 60627 which was an international standard for diagnostic X-ray imaging equipment-Characteristics of general purpose and mammographic anti-scatter grids. Results and Discussion: The performance of grids with four inclined shielding material types was compared with that of the parallel type. The grid with completely tapered type the best performance where there were little performance difference according to the degree of inclination. Conclusion: It was shown that the grid of inclined type had better performance than that of parallel one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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