In this paper, we propose a hybrid approach for segmenting the lungs efficiently and automatically in chest CT images. The proposed method consists of the following three steps. first, lungs and airways are extracted by two- and three-dimensional automatic seeded region growing and connected component labeling in low-resolution. Second, trachea and large airways are delineated from the lungs by two-dimensional morphological operations, and the left and right lungs are identified by connected component labeling in low-resolution. Third, smooth and accurate lung region borders are obtained by refinement based on image subtraction. In experiments, we evaluate our method in aspects of accuracy and efficiency using 10 chest CT images obtained from 5 patients. To evaluate the accuracy, we Present results comparing our automatic method to manually traced borders from radiologists. Experimental results show that proposed method which use connected component labeling in low-resolution reduce processing time by 31.4 seconds and maximum memory usage by 196.75 MB on average. Our method extracts lung surfaces efficiently and automatically without additional processing like hole-filling.
The incidence of pulmonary leiomyosarcoma as primary lung tumor is very rare. Most of the primary leiomyosarcomas originate in the hilar region in relation to the main bronchus or pulmonary vessels and only a few originate more peripherally. This rare tumor can mimic bronchial carcinoma and present with local or systemic symptoms, or it may be discovered as an incidental finding on a routine chest X-ray. We report with review of literature, a case of incidental primary pulmonary leiomyosarcoma which originated peripherally. Huge mass was found on the left lung of a 61-year-old man on the chest X-ray peripherally. He underwent the surgical resection of the left pneumonectomy and the postoperative course was uneventful.
The clinical and pathological analysis of solitary pulmonary nodules were estimated in 35 patients with nodules who were surgically resected at the Dept. of Thoracic and Cardiovascular Surgery of Chonnam National University Hospital from July 1978 to Aug. 1989. The results were as follows: 1. Mean age of patients was 43.5 years extending from 11 years to fi7 years old and male to female ratio was 6: l. 2. Preoperative symptoms were complained of dull pain in the chest, cough, hemoptysis and general weakness in 69% of patients. 3. The histopathologic findings of surgically resected nodules showed benign nodule in 51% and malignancy 49%. The most frequent diseases were granuloma[67%] in benign nodules and squamous cell carcinoma[76%] in malignancy. In topographical region of nodules in the lung, benign granuloma was more prevalent in upper lobes, while malignancy was slightly more frequent in lower lobes. 4. The incidence of malignancy by age was extremely rare in patients with less than 35 years old, but in greater than 35 years of age, malignancy comprised up to 67% of patients. 5. Complications of thoracotomy were minor bleedings, wound infections and chest pain not to be required any reoperation except one patient died of sudden onset of arrhythmia after pneumonectomy.
The purpose of this study was to investigate the variation of regional skin temperature with thermography during exercise. Seven men completed 82-min trials which consisted of rest, exercise of $VO_2$ max 60% and recovery period at $30{\pm}0.5^{\circ}C$ and $60{\pm}5%RH$. Changes in skin temperature due to physical activity varied, depending region of the body. The skin temperature of the chest was significantly lowered and that of the back was significantly increased after exercise period(p < 0.05). There were significant negative relationship between the skin temperature of the chest and thermal comfort sensation, and positive relationship between skin temperature of the back and thermal comfort sensation(p < 0.05). It would be better to keep the chest warm, and the back cool during exercise. The skin temperature changed differently on body site due to exercise, and it was influenced by blood flow, sweating and air movement. This study would be meaningful in that the change of regional skin temperature during exercise was investigated consecutively with thermography. In further study, it would be more realistic to measure physiological response with functional sportswear which applies different functional fabric based on skin temperature.
Cystic hygroma is a benign tumor of lymphatic origin encountering most frequently in young children, and composed of softly fluctuated mono or multilocular cystic masses which developed from embryonic outpouching of the venous system. The majority of these tumors are found at the anterolateral neck region particularly posterior .triangle, and occasionaly axilla, mesentery and spleen etc. In the mediastinum, the incidence of hygroma is very rare and also of mediastinal neoplasms. Recently, we have experienced 2 cases of mediastinal cystic hygroma connected up lateral neck and to anterior chest wall respectively, which were surgically removed successfully and confirmed histopathologically. Authors present the cases and discussion with a brief review of the relevant literatures.
In this paper, we propose a classification model based on convolutional neural network(CNN) for predicting 2-year recurrence in non-small cell lung cancer(NSCLC) patients using preoperative chest CT images. Based on the region of interest(ROI) defined as the tumor internal and external area, the input images consist of an intratumoral patch, a peritumoral patch and a peritumoral texture patch focusing on the texture information of the peritumoral patch. Each patch is trained through AlexNet pretrained on ImageNet to explore the usefulness and performance of various patches. Additionally, ensemble learning of network trained with each patch analyzes the performance of different patch combination. Compared with all results, the ensemble model with intratumoral and peritumoral patches achieved the best performance (ACC=98.28%, Sensitivity=100%, NPV=100%).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.614-617
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2022
인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.
In this paper, we proposed a three-dimensional visualization system for medical images in augmented reality based on deep learning. In the proposed system, the artificial neural network model performed fully automatic segmentation of the region of lung and pulmonary nodule from chest CT images. After applying the three-dimensional volume rendering method to the segmented images, it was visualized in augmented reality devices. As a result of the experiment, when nodules were present in the region of lung, it could be easily distinguished with the naked eye. Also, the location and shape of the lesions were intuitively confirmed. The evaluation was accomplished by comparing automated segmentation results of the test dataset to the manual segmented image. Through the evaluation of the segmentation model, we obtained the region of lung DSC (Dice Similarity Coefficient) of 98.77%, precision of 98.45%, recall of 99.10%. And the region of pulmonary nodule DSC of 91.88%, precision of 93.05%, recall of 90.94%. If this proposed system will be applied in medical fields such as medical practice and medical education, it is expected that it can contribute to custom organ modeling, lesion analysis, and surgical education and training of patients.
Oh, Kyeong Taek;Shin, Cheung Soo;Kim, Jeongmin;Yoo, Sun Kook
Journal of Korea Multimedia Society
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v.20
no.9
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pp.1491-1501
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2017
In this paper, we propose a method to measure respiration rate by dividing the respiration related region in depth image using level set method. In the conventional method, the respiration related region was separated using the pre-defined region designated by the user. We separate the respiration related region using level set method combining shape prior knowledge. Median filter and clipping are performed as a preprocessing method for noise reduction in the depth image. As a feasibility test, respiration activity was recorded using depth camera in various environments with arm movements or body movements during breathing. Respiration activity was also measured simultaneously using a chest belt to verify the accuracy of calculated respiration rate. Experimental results show that our proposed method shows good performance for respiration rate estimation in various situation compared with the conventional method.
Kang, Wee Saing;Koh, Kyoung Hwan;Ha, Sung Whan;Park, Charn Il
Radiation Oncology Journal
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v.1
no.1
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pp.41-45
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1983
To obtain 7 MeV electron beam which is suitable for treatment of the chest wall after radical of modified radical mastectomy, the authors reduced the energy of electron beam by means by Lucite plate inserted in the beam. To determine the proper thickness of the Lucite plate necessary to reduce the energy of 9 MeV electron beam to 6 MeV, dosimetry was made by using a parallel plate ionization chamber in polystyrene phantom. Separation between two adjacent fields, 7 MeV for chest wall and 12 MeV for internal mammary region, was studied by means of film dosimetry in both polytyrene phantom and Humanoid phantom. The results were as follows. 1. The average energy of 9 MeV electron beam transmitted through the Lucite plate was reduced. Reduction was proportional to the thickness of the Lucite plate in the rate of 1.7 MeV/cm. 2. The proper thickness of the Lucite plate necessary to obtain 6 MeV electron beam from 9 MeV was 1.2 cm. 3. 7 MeV electron beam, 80% dose at 2cm depth, is adequate for treatment of the chest wall. 4. Proper separation between two adjacent electron fields, 7 MeV and 12 MeV, was 5mm on both flat surface and sloping surface to produce uniform dose distribution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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