Over the 50 percents of women who are older than 45 years have osteoporosis. Because people hardly recognize this disease by themselves, the researches that measure bone mineral density have been doing widely to detect osteoporosis in the early stage. The most widely used methods for bone mineral density measurement are based on the X-ray imaging. Among them, DEXA(Dual-energy X-ray Absorptiometry) imaging is one of the important methods in bone mineral density measurement. DEXA images are useful methods to increase diagnosis efficiency by reducing anatomic noise as two images obtained from two different energy levels. However, it has some problems to a calibration parameter determined by the heuristic method for bone extraction. In this paper, we propose the method to extract bone in DEXA image using calibration parameter based on anatomic attenuation coefficient. The experimental results reveal that the proposed method is effective.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.780-791
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1996
A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.1
no.2
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pp.75-79
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2014
Purpose The region growing has a critical problem that it often extract vessels with unexpected objects such as a bone which has a similar intensity characteristics to the vessel. We propose the new method to extract arterial vascular anatomy around the stomach from the CTA volume without the post-processing. Materials and Methods Our method, which is also based on the region growing, requires the two seed points from the use. I automatically extracts perigastric arteries using the adaptive region growing method and it does not need any post-processing. Results The three region growing based methods are used to extract perigastric arteries - the conventional region growings with restrict and loose thresholds each and the proposed method. The 3D visualization from the result of our method shows our method extracted the all required arteries for gastric surgery. Conclusion By extracting perigastric arteries using the proposed method, over-segmentation problem that unexpected anatomical objects such as a rib or backbone are also segmented does not occurs anymore. The proposed method does not need to sensitively determine the thresholds of the similarity function. By visualizing the result, the preoperative simulation of arterial vascular anatomy around the stomach can be possible.
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.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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v.31
no.2
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pp.130-136
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2005
Bone grafts are widely used in the reconstruction of osseous defects in the oral and maxillofacial region. Autogenous bone grafts are considered the gold standard in grafting of the oral and maxillofacial region, because of its osteoconductive and osteoinductive properties. Mandibular symphysis & ascending ramus bone graft have been used more frequently because of easy surgical access, reduced operative time, and following minimal morbidity. However, even though the frequent use of the anterior part of ascending ramus and the different regions of mandible, rare of the reports provide information about the quantity of bone available in this donor site. So this study was taken to evaluate & quantify the amount of bone graft material in the anterior ascending ramus regions. This study was made on 36 samples of CT image. In 3D volume image, imaginary osteotomy & segmentation were done and the dimensions and volume of the bone grafts were measured and evaluated. the average volume of the graft materials obtained from the ascending ramus was $3656.83{\pm}108.19mm^3$, and the average dimensions of graft materials were $(33.68{\pm}0.48){\times}(34.92{\pm}0.51){\times}(15.96{\pm}0.27){\times}(9.05{\pm}0.27)mm$.
본 논문에서는 디지털 X-ray 영상에서 자동으로 손가락의 골단판을 추출하는 알고리즘과 이를 이용한 자동 뼈 나이 측정 방법을 제안한다. 골단판은 뼈의 골화 정도 및 성장 정도에 따라 변화되기 때문에 뼈 나이 평가 시스템에 적합하여 많이 사용된다. 골단판을 자동으로 추출하는 알고리즘을 이용해 골단판을 추출하고 영상인식 분야에서 사용되는 eigen analysis를 사용하여 뼈 나이를 자동으로 측정하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.3
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pp.163-174
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2004
The 3D tooth model in which each tooth can be manipulated individualy is essential component for the orthodontic simulation and implant simulation in dental field. For the reconstruction of such a tooth model, we need an image segmentation algorithm capable of separating individual tooth from neighboring teeth and alveolar bone. In this paper we propose a CT image normalization method and adaptive optimal thresholding algorithm for the segmenation of tooth region in CT image slices. The proposed segmentation algorithm is based on the fact that the shape and intensity of tooth change gradually among CT image slices. It generates temporary boundary of a tooth by using the threshold value estimated in the previous imge slice, and compute histograms for the inner region and the outer region seperated by the temporary boundary. The optimal threshold value generating the finnal tooth region is computed based on these two histogram.
Recently, the dental information systems were rapidly developed in order to store and process the data of patients. But, these systems should serve a doctor a good quality information against disease for diagnostic and surgery purpose so as to success in this field. This function of the system it important to persuade patients to undergo proper surgical operation they needed. Hence, 3D teeth model capable of simulating the dental surgery and treatment is necessary Teeth manipulation of dentistry is performed on individual tooth in dental clinic. io, 3D teeth reconstruction system should have the techniques of segmentation and 3D reconstruction adequate for individual tooth. In this paper, we propose the techniques of adaptive optimal segmentation to segment the individual area of tooth, and reconstruction method of tooth based on contour-based method. Each tooth can be segmented from neighboring teeth and alveolar bone in CT images using adaptive optimal threshold computed differently on tooth. Reconstruction of individual tooth using results of segmentation can be manipulated according to user's input and make the simulation of dental surgery and treatment possible.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.16
no.6
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pp.458-466
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2011
The morphology of a bone is closely associated with its biomechanical response. Thus, much research has been focused on analyzing the effects of variation of bone morphology with subject-specific models. Subject-specific models, which are generally achieved from 3D imaging devices like CT and MRI, incorporate more of the detailed information that makes a model unique. Hence, it may predict individual responses more accurately. Despite these powerful characteristics, specific models are not easily parameterized to the extent possible with statistical models because of their morphologic complexities. Thus, it is still proven challenging to analyze morphologic variations of subject-specific models across changes due to aging or disease. The aim of this article is to propose a generic and robust parametric morphing method for a subject-specific bone structure. We demonstrate this by using the proposed method on a model of a human proximal femur. Automatic segmentation algorithms are also presented to parameterize the specific model efficiently. A total of 48 femur models were evaluated for defining morphing vector fields. Also, several anatomical and mechanical functions of femur were considered as morphing constraints, and the NURBS interpolating technique was applied in the method to guarantee the generality of our morphed results.
The purpose of this study is to clarify the mechanical behavior of human lumbar vertebrae (L3/L4) with and without fusion bone under physiological axial compression. The author has developed the program code to build the patient specific three-dimensional geometric model from the computed tomography (CT) images. The developed three-dimensional model provides the necessary information to the physicians and surgeons to visually interact with the model and if needed, plan the way of surgery in advance. The processed data of the model is versatile and compatible with the commercial computer aided design (CAD), finite element analysis (FEA) software and rapid prototyping technology. The actual physical model is manufactured using rapid prototyping technique to confirm the executable competence of the processed data from the developed program code. The patient specific model of L3/L4 vertebrae is analyzed under compressive loading condition by the FEA approach. By varying the spacer position and fusion bone with and without pedicle instrumentation, simulations were carried out to find the increasing axial stiffness so as to ensure the success of fusion technique. The finding was helpful in positioning the fusion bone graft and to predict the mechanical stress and deformation of body organ indicating the critical section.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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