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.
Recently, the evaluating method of the bone mineral density (BMD) in X-ray absorptiometry image has been studied for the early diagnosis of osteoporosis which is known as a metabolic disease. The BMD, in general, is evaluated by calculating pixel intensity in the bone segmented regions. Accurate bone region extraction is extremely crucial for the BMD evaluation. So, a X-Ray image enhancement is needed to get precise bone segmentation. In this paper, we propose an image enhancement method of X-ray image having multiple noise based sparse representation. To evaluate the performance of proposed method, we employ the contrast to noise ratio (CNR) metric and cut-view graphs visualizing image enhancement performance. Experimental results show that the proposed method outperforms the BayesShrink noise reduction methods and the previous noise reduction method in sparse representation with general noise model.
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.
X-ray general radiography is the simplest and most important one to get a lot of information. Nevertheless, current x-ray general radiography does not observation in-depth observation. Information about the anatomy of the human body and changes in disease in x-ray general radiography can be obtained but it is difficult to determine the size and shape of the actual lesion due to the disadvantage of expanding the image. In this study, PA and LAT images were acquired and cancer magnification was calculated in the images by measuring the distance of cancer samples. By adjusting the magnification the actual cancer length and thickness were measured and compared with the CT image and the actual cancer sample size. After the PA and LAT images of the inserted 6.0 mm cancer sample were obtained and the magnification was corrected, the length was 5.9 mm and the thickness was 6.1 mm. This value was measured similarly to the actual. The problem of obtaining the magnification that needs to know the actual length from the detector to the cancer sample was secured by obtaining the magnification through PA and LAT images and it is possible to accurately measure the cancer sample size. X-ray general radiography may provide useful information in situations where CT imaging is difficult.
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.
When continuous X-ray are used when acquiring and X-ray image, even the same material may not be accurately represented in the image according to the thickness due to various X-ray energies. To solve this problem, the X-ray energy spectrum was changed to improve the image quality. Using SPEKTR v3.0, an X-ray energy spectrum with an additional filter added and a general X-ray energy spectrum using only a unique filter were obtained. Simulation was performed using the obtained X-ray energy spectrum as a radiation source for Geant4 Application for Tomographic Emission (GATE). Using GATE data, an X-ray image with an additional filter and an image reconstructed from and X-ray image without an additional filter were compared and analyzed through a mono energy image of 74 keV. In the case of using the X-ray energy spectrum without using an additional filter, the amount of X-rays transmitted according to the thickness of the same material is different from the amount that decreases according to the thickness of the material. Similar results were obtained as the amount decreased with the material thickness. In other words, a similar result was obtained when the reduced dose was used with a mono energy. When an X-ray image is obtained by changing an X-ray energy spectrum using an additional filter, a more accurate result of transmission of X-rays may be obtained. In radiological examination, it was confirmed that the appropriate use of the additional filter has a great effect on improving the image quality.
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.
The purpose of this study was to present simulation training model for general X-ray examinations and to analyze the errors that occur during the simulation training. From 2012 to 2018, a total of 183 students (77 men and 106 women) participated. The simulated X-ray system used computed radiography (CR) system. The contents of simulation training were patient's care, X-ray examinations accuracy, images stability, etc. As a result, it were found that the patient's position setting error, the accuracy error of the X-ray beam central ray, the image receptor's size and setting error, the error of the grid use, the marking error, and the error of X-ray exposure technical factors. It is expected that improved practical general X-ray examinations training of radiographer will be needed, focusing on these errors, so that we could contribute to the health care of the people by providing precise examinations and high quality medical service.
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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