본 연구에서는 디지털 일반촬영 시스템에서 흉부 전·후방향 검사 시 검사복이 영상에 영향을 미치는지를 확인하고 검사복으로 사용하기에 적절한 원단을 분석하고자 하였다. 서울 소재 3차 의료기관 다섯 곳에서 사용 중인 검사복을 수집하였고 모달, 텐셀, 면, 레이온 원단을 이용하였다. 원단의 선택은 촉감, 흡수성, 신축성, 구김성이 우수한 원단으로 보고된 연구를 참고하였다. 의료기관 다섯 곳 검사복과 네 개의 원단을 1겹에서 8겹까지 겹치도록 배열한 팬텀을 제작한 후 디지털 일반촬영 시스템에서 흉부 전·후방향 조건으로 검사하였다. 검사한 영상은 1차 프로파일 분석, 2차 신호강도 평균값 분석, 3차 현미경 분석하였다. 결과적으로 총 아홉 가지 재료 모두 원단의 겹침이 증가할수록 영상에 미치는 영향이 증가하는 것을 확인하였고 1차, 2차, 3차 분석 모두에서 영상에 미치는 정도가 가장 적은 것은 모달 원단이었다. 결론적으로 디지털 장치의 해상력이 증가할수록 검사복이 영상에 미치는 영향이 증가할 것이며 이에 따라 적정 검사복 재질을 찾는 연구에 지속적인 관심이 필요하다.
Hye Jeon Hwang;Joon Beom Seo;Sang Min Lee;Eun Young Kim;Beomhee Park;Hyun-Jin Bae;Namkug Kim
Korean Journal of Radiology
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제22권2호
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pp.281-290
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2021
Objective: To assess the performance of content-based image retrieval (CBIR) of chest CT for diffuse interstitial lung disease (DILD). Materials and Methods: The database was comprised by 246 pairs of chest CTs (initial and follow-up CTs within two years) from 246 patients with usual interstitial pneumonia (UIP, n = 100), nonspecific interstitial pneumonia (NSIP, n = 101), and cryptogenic organic pneumonia (COP, n = 45). Sixty cases (30-UIP, 20-NSIP, and 10-COP) were selected as the queries. The CBIR retrieved five similar CTs as a query from the database by comparing six image patterns (honeycombing, reticular opacity, emphysema, ground-glass opacity, consolidation and normal lung) of DILD, which were automatically quantified and classified by a convolutional neural network. We assessed the rates of retrieving the same pairs of query CTs, and the number of CTs with the same disease class as query CTs in top 1-5 retrievals. Chest radiologists evaluated the similarity between retrieved CTs and queries using a 5-scale grading system (5-almost identical; 4-same disease; 3-likelihood of same disease is half; 2-likely different; and 1-different disease). Results: The rate of retrieving the same pairs of query CTs in top 1 retrieval was 61.7% (37/60) and in top 1-5 retrievals was 81.7% (49/60). The CBIR retrieved the same pairs of query CTs more in UIP compared to NSIP and COP (p = 0.008 and 0.002). On average, it retrieved 4.17 of five similar CTs from the same disease class. Radiologists rated 71.3% to 73.0% of the retrieved CTs with a similarity score of 4 or 5. Conclusion: The proposed CBIR system showed good performance for retrieving chest CTs showing similar patterns for DILD.
The purpose of this study is to investigate the effect of radiation shielding on the thyroid organ dose and image quality during Chest PA examination using automatic exposure control system. This study was conducted in the patient posture and examination conditions such as Chest PA using human model phantom. An experiment without shielding was set as a control group (non) and the cases of using paper coated with a contrast agent (contrast) and bismuth (bismuth) were used as experimental groups. Compared to non-shielded(non), the dose at bismuth increased about 7% in C(cervical vertebrae)5 and C6 and 14% in C7 and contrast showed dose increases of about 17 to 19% in C5 and C6 and about 21% in C7. As a result of the image quality comparison, when measured in the center of the cervical vertebrae, both SNR and CNR in bismuth increased about 40% higher than non, and contrast showed about 8 to 9% improvement. Compared with soft tissues of the cervix, bismuth reduced SNR by about 15% and CNR by about 13%, in contrast, SNR decreased by 11%, and CNR decreased by about 10%. In the Chest PA using AEC, the method of using the shield in front of the collimator has the advantage to observe the anatomical structure of the neck area well compared to the method using the lead. However, the dose at the neck can be increased by 7-21% depending on shielding materials.
This paper were studied the evaluation in compare with the conventional and AMBER of analog images, PACS and CR of digital images which were collected every ten sampling chest images with the J.J.Vucicuh chest evaluated chart, and were measured the chest phantom surface dose and the density of several part in chest images. The evaluated numbers were total 22 persons who were 6 persons of the M.D., 6 of the radiotechnological professors and 10 of the radiotechnologists. The obtained results summarized as following : 1. Approaching the optimum standard density of the several part in chest images drew near at the lung round region density in PACS images, the sternum region density in CR and AMBER images, the heart region density in CR AMBER images, the diaphram region density in AMBER and conventional images. 2. The evaluation measured surface dose were appeared orderly lesser dose at the AMBER images (spine 21 mR, lung 2mR, heart 12mR, apex 6mR) than the conventional images(32 mR), CR images(38mR) and PACS images(81mR). 3. The anatomical physical evaluation marks were taken the highest points at CR images(88.3), and orderly PACS images(82), AMBER images(79.2) and conventional images(65.2). 4. It is exposured with lesser surface dose at the analog images, but analog images leaves much room for image quality improvement, and digital images demand for lesser exposure surface dose, although excellent image quality.
본 연구의 목적은 디지털 방사선 흉부영상의 개선을 위한 영상처리방법을 제안하고 임상적 유용성을 평가하는 것이다. 흉부영상의 edge를 보존하면서 산란성 노이즈 제거를 위한 비선형의 반복 필터가 고안되었다. 영상의 다이나믹 레인지 (dynamic_range)의 조절이 이루어 졌으며, 해부학적 영역과 주변픽셀과의 호환성을 바탕으로 적응적 영상증강이 이루어졌다. 종격동 영역에서의 영상증강과 더불어, 폐 영역에서의 혈관조직, 기관지, 폐 조직 등이 적절하게 증강되었다. 3명의 판독의에 의한 임상평가가 이루어 졌으며, PA 영상에서는 11개, 그리고 Lateral 영상에서는 9개의 해부학적 영역이 면밀하게 관찰되었다. 각각 100장의 영상들이 ITU (International Telecommunication Union) recommendation 500에 따라 평가되어졌으며, 그 결과는 good과 adequate중간인 3.4의 평균치를 보였다. 이는 제안한 영상처리의 임상적 유용성이 최소한 양호함 이상의 가치가 있음을 의미한다. 유용한 해부학적 정보의 손실을 방지하기 위해, 영상표시장치와 인간의 인지계를 고려하면서 영상개선이 이루어졌다. 디지털 방사선기기의 등장으로 진단의 정확성을 향상시키기 위한 지속적인 영상 개선연구가 필요하다.
디지털 엑스레이 기기로부터 처음 획득된 엑스레이 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 흉부 엑스레이 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 이러한 엑스레이 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문은 특정 밝기에 밀집된 정보들의 히스토그램 범위를 확장시키고, 주파수 대역 별 가중치 조절을 통한 선명도 개선 및 고주파 성분의 특성을 이용한 영상 융합 기법을 통해 최종적으로 영상의 대비를 적절하게 개선하는 흉부 엑스레이 영상용 화질 개선 방법을 제안한다. 또한 기존의 기법들과 비교하여 흉부 엑스레이 영상을 보다 자연스럽게 개선하는 것을 확인하고 discrete entropy와 saturation을 통해 정량적 평과 결과를 보인다.
The computer vision system was designed and constructed to measure the weight of a dairy cattle. Its development involved the functions of image capture, image preprocessing, image algorithm, and control integrated into one program. The experiments were conducted with the model dairy cattle and the real dairy cattle by two ways. First experiment with the model dairy cattle was conducted by using the indoor vision experimental system, which was built to measure the model dairy cattle in the laboratory. Second experiment with real dairy cattle was conducted by using the outdoor vision experimental system, which was built for measuring 229 heads of cows in the cattle facilities. This vision system proved to a reliable system by conducting their performance test with 15 heads of real cow in the cattle facilities. Indirect weight measuring with four methods were conducted by using the image processing system, which was the same system for measuring of body parameters. Error value of transform equation using chest girth was 30%. This error was seen as the cause of accumulated error by manually measurement. So it was not appropriate to estimate cow weight by using the transform equation, which was calculated from pixel values of the chest girth. Measurement of cow weight by multiple regression equation from top and side view images has relatively less error value, 5%. When cow weight was measured indirectly by image surface area from the pixel of top and side view images, maximum error value was 11.7%. When measured cow weight by image volume, maximum error weight was 57 kg. Generally, weight error was within 30 kg but maximum error 10.7%. Volume transform method, out of 4 measuring weight methods, was minimum error weight 21.8 kg.
본 연구에서는 CNN과 빅데이터 기술을 이용한 Deep Learning을 통해 흉부 X-ray 영상 분류 및 정확성 연구에 대하여 알아보고자 한다. 총 5,873장의 흉부 X-ray 영상에서 Normal 1,583장, Pneumonia 4,289장을 사용하였다. 데이터 분류는 train(88.8%), validation(0.2%), test(11%)로 분류하였다. Convolution Layer, Max pooling layer pool size 2×2, Flatten layer, Image Data Generator로 구성하였다. Convolution layer가 3일 때와 4일 때 각각 filter 수, filter size, drop out, epoch, batch size, 손실함수 값을 설정하였다. test 데이터로 Convolution layer가 4일 때, filter 수 64-128-128-128, filter size 3×3, drop out 0.25, epoch 5, batch size 15, 손실함수 RMSprop으로 설정 시 정확도가 94.67%였다. 본 연구를 통해 높은 정확성으로 분류가 가능하였으며, 흉부 X-ray 영상뿐만 아니라 다른 의료영상에서도 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
흉부 디지털 단층영상합성장치는 기존 DR의 낮은 깊이 해상도, CT의 높은 피폭선량 문제를 해결할 수 있는 획기적인 영상장치로 대두되고 있다. 그러나 제한된 스캔 각도로 인해 프로젝션이 X 선 소스 동작 방향으로 흉부를 완전히 포함 할 수 없어 재구성 된 슬라이스의 위, 아래 방향 경계를 따라 강도의 불연속성이 발생하게 되는데 이러한 현상을 잘림 아티팩트 (Truncation artifact)라고 한다. 이 연구의 목적은 가중 정규화 접근법을 사용하여 잘림 아티팩트를 줄이고 리스템에서 개발한 프로토 타입 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에 대한 이 접근법의 성능을 평가하는 것이다. 이 시스템의 source-to-image distance는 1100 mm 이고 X 선원의 회전 중심은 검출기 표면에서 100mm 위로 설정되었다. LUNGMAN 팬텀을 사용하여 ${\pm}20^{\circ}$의 투영 뷰를 $1^{\circ}$ 간격으로 41장을 얻은 후, filtered back projection 알고리즘으로 재구성했다. 정량적 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하여 기준영상을 재구성 후 peak signal to noise ratio와 structure similarity index 값을 평가하였으며 실제 실험 데이터를 이용하여 mean value of specific direction 값을 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 아티팩트 보정 전 일반적인 filtered back projection 알고리즘으로 재구성 한 영상과 비교하여 peak signal to noise ratio값과 structure similarity index값 모두 각각 증가하였으며, 실제 실험 재구성 영상의 mean value of specific direction 결과는 아티팩트의 영향이 감소됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 가중 정규화 방법은 잘림 아티팩트를 줄임으로써 진단의 어려움을 발생시키는 가능성을 개선시킬 수 있는 방법으로 사료된다.
This research was undertaken to compare basic bodice prototypes for Internet shopping customer, and to select a profitable fit vacant space quantity between clothing and body. A total one hundred of eighteen outfits (4 types of pattern ${\times}$ 9 subjects ${\times}$5 body areas) were constructed with basic bodice drafting method of Japan Bunka Women's University according to nine male body types. Fifty-two experts analysis of the different prototypes as five body area and evaluate the most appropriate ease amount and stabilization of the simulation images on the computer. The experiments with automated methods using simulation image are based on AZ program of TORAY, Japan. Data was analyzed using percentiles, frequency and $X^2$. Taken together, the present result of vacant space quantity and stability evaluation through images shows that there is a significant difference in the size variation of the chest circumference, shoulder slope and waist circumference. In case of ease amount, chest area, shoulder slope, waist area and armhole except neckline area were shown more appropriate on the basic bodice pattern without size change. In case of stabilization, the chest area, shoulder slope and armhole except waist area and neckline area was shown the best on the basic bodice pattern without size change. However the waist area was shown on the basic bodice pattern plus 2 cm, neckline was shown more appropriate on the basic bodice pattern plus 1cm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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