International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.102-110
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2015
The main source of noise in computed tomography (CT) images is a quantum noise, which results from statistical fluctuations of X-ray quanta reaching the detector. This paper proposes a neural network (NN) based hybrid filter for removing quantum noise. The proposed filter consists of bilateral filters (BFs), a single or multiple neural edge enhancer(s) (NEE), and a neural filter (NF) to combine them. The BFs take into account the difference in value from the neighbors, to preserve edges while smoothing. The NEE is used to clearly enhance the desired edges from noisy images. The NF acts like a fusion operator, and attempts to construct an enhanced output image. Several measurements are used to evaluate the image quality, like the root mean square error (RMSE), the improvement in signal to noise ratio (ISNR), the standard deviation ratio (MSR), and the contrast to noise ratio (CNR). Also, the modulation transfer function (MTF) is used as a means of determining how well the edge structure is preserved. In terms of all those measurements and means, the proposed filter shows better performance than the guided filter, and the nonlocal means (NLM) filter. In addition, there is no severe restriction to select the number of inputs for the fusion operator differently from the neuro-fuzzy system. Therefore, without concerning too much about the filter selection for fusion, one could apply the proposed hybrid filter to various images with different modalities, once the corresponding noise characteristics are explored.
This study aims to develop an improved Feldkamp-Davis-Kress (FDK) reconstruction algorithm using anisotropic total variation (ATV) minimization to enhance the image quality of low-dose cone-beam computed tomography (CBCT). The algorithm first applies a filter that integrates the Shepp-Logan filter into a cosine window function on all projections for impulse noise removal. A total variation objective function with anisotropic penalty is then minimized to enhance the difference between the real structure and noise using the steepest gradient descent optimization with adaptive step sizes. The preserving parameter to adjust the separation between the noise-free and noisy areas is determined by calculating the cumulative distribution function of the gradient magnitude of the filtered image obtained by the application of the filtering operation on each projection. With these minimized ATV projections, voxel-driven backprojection is finally performed to generate the reconstructed images. The performance of the proposed algorithm was evaluated with the catphan503 phantom dataset acquired with the use of a low-dose protocol. Qualitative and quantitative analyses showed that the proposed ATV minimization provides enhanced CBCT reconstruction images compared with those generated by the conventional FDK algorithm, with a higher contrast-to-noise ratio (CNR), lower root-mean-square-error, and higher correlation. The proposed algorithm not only leads to a potential imaging dose reduction in repeated CBCT scans via lower mA levels, but also elicits high CNR values by removing noisy corrupted areas and by avoiding the heavy penalization of striking features.
Purpose: The purpose of this study was to investigate appropriate contrast reference values (CRVs) by comparing the contrast in phantom and clinical images. Materials and Methods: Phantom contrast was measured using two methods: (1) counting the number of visible pits of different depths in an aluminum plate, and (2) obtaining the contrast-to-noise ratio (CNR) for 5 tissue-equivalent materials (porcelain, aluminum, polytetrafluoroethylene [PTFE], polyoxymethylene [POM], and polymethylmethacrylate [PMMA]). Four panoramic radiographs of the contrast phantom, embedded in the 4 different regions of the arch-form stand, and 1 real skull phantom image were obtained, post-processed, and compared. The clinical image quality evaluation chart was used to obtain the cut-off values of the phantom CRV corresponding to the criterion of being adequate for diagnosis. Results: The CRVs were obtained using 4 aluminum pits in the incisor and premolar region, 5 aluminum pits in the molar region, and 2 aluminum pits in the temporomandibular joint (TMJ) region. The CRVs obtained based on the CNR measured in the anterior region were: porcelain, 13.95; aluminum, 9.68; PTFE, 6.71; and POM, 1.79. The corresponding values in the premolar region were: porcelain, 14.22; aluminum, 8.82; PTFE, 5.95; and POM, 2.30. In the molar region, the following values were obtained: porcelain, 7.40; aluminum, 3.68; PTFE, 1.27; and POM, - 0.18. The CRVs for the TMJ region were: porcelain, 3.60; aluminum, 2.04; PTFE, 0.48; and POM, - 0.43. Conclusion: CRVs were determined for each part of the jaw using the CNR value and the number of pits observed in phantom images.
Purpose: Adaptive statistical iterative reconstruction (ASIR) technique is a reconstruction method of CT image using statistical noise modeling which is known to reduce image noise and to preserve image quality despite reducing radiation dose. The aim of this study is to evaluate images using ASIR on bone SPECT/CT which is primarily performed in our hospital. Materials and Methods: We compared the images of applied ASIR (ASIR level: 20-80%) and none ASIR by changing the mA based on 120 kVp, 100 mA using Discovery NM/CT 670 (GE, U.S.A). First, we evaluated attenuation correction in SPECT image by changing the ASIR level using Anthropomorphic phantom. Second, we compared the contrast to noise ratio (CNR), image noise and spatial resolution in CT image using ACR phantom. Third, after selecting the ASIR level applicable patient using lower torso phantom, we examined 2 patients who followed up bone SPECT/CT and we performed blind test. Results: The degree of attenuation correction in SPECT image showed no significant difference between applied ASIR and none ASIR (P>0.05). When applied ASIR, the noise of CT image were reduced at least 17 up to 52% by changing the mA. The CNR of image with ASIR was maintained more than 0.8 at 40 mA (ASIR 60%) while those without ASIR showed 0.42 at standard 40 mA. In comparison of the high contrast object, we distinguished 12 line pairs/cm at 40 mA regardless of appling ASIR. Comparison of the patients image applied ASIR level 60% (40 mA) which found out by spine image of lower torso phantom showed no signigicant difference between applied ASIR and none ASIR in blind test. The CTDIvol and DLP for applied ASIR 60% showed decreased by 60%, 60% on average than using standard mA. Conclusion: The study show that the radiation dose in SPECT/CT using ASIR can be reduced despite degradation of SPECT and CT images. In addition, higher ASIR level could be possibly applied characteristics of SPECT/CT that region of interest is limited to bone.
Kim, Gwang-ho;Yoo, Gwan-ju;Kang, Ji-won;Ko, Bong-joo;Kim, Kyoun-lan;Kim, Min-hee;Yoon, Young-woo;Ye, Soo-young;Choi, Seok-yoon
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.86-89
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2015
Quantitative Evaluation of Image Quality using Automatic Exposure Control This it leads, the relationship of control and image between of photographing condition, DR proper use method proposing. Chest phantom acquires Chest PA images which it follows in conditional change, Image evaluation factor (SNR (Signal to Noise Ratio), CNR (Contrast to Noise Ratio), PSNR (Peak Signal to Ratio), RMS (Root Mean Square)). It excepted RMS price, SNR, CNR, PSNR the case which uses AEC it came out being high The fact that the quality of image is better there was a case which does not use AEC. but Price it was slight. Image qualitative it was deficient in AEC use presence. Through this, the overall situation and most efficient use of radiation workers is better suited. But Passive AEC use would be appropriate for use rather than proactive AEC.
Kim, Sung-Hyun;Suh, Tae-Suk;Choe, Bo-Young;Lee, Hyoung-Koo
Progress in Medical Physics
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v.19
no.4
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pp.201-208
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2008
Physical evaluations provide the basis for an objective and quantitative analysis of the image quality. Nonetheless, there are limitations in using physical evaluations to judge the utility of the image quality if the observer's subjectivity plays a key role despite its imprecise and variable nature. This study proposes a new method for objective and quantitative evaluation of image quality to compensate for the demerits of both physical and subjective image quality and combine the merits of them. The images of chest phantom were acquired from four digital radiography systems on clinic sites. The physical image quality was derived from an image analysis algorithm in terms of the contrast-to-noise ratio (CNR) of the low-contrast objects in three regions (lung, heart, and diaphragm) of a digital chest phantom radiograph. For image analysis, various image processing techniques were used such as segmentation, and registration, etc. The subjective image quality was assessed by the ability of the human observer to detect low-contrast objects. Fuzzy integral was used to integrate them. The findings of this study showed that the physical evaluation did not agree with the subjective evaluation. The system with the better performance in physical measurement showed the worse result in subjective evaluation compared to the other system. The proposed protocol is an integral evaluation method of image quality, which includes the properties of both physical and subjective measurement. It may be used as a useful tool in image evaluation of various modalities.
Eun-Hye, Kim;Young-Cheol, Joo;Han-Yong, Kim;Dong-Hwan, Kim
Journal of radiological science and technology
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v.45
no.6
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pp.483-489
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2022
This study proposes a new skull lateral examination, and provides an improved examination environment for patients and radiologists. The study was divided into three groups. One group was divided into the SID (source to image receptor distance) 110 ㎝ and 180 ㎝ in the skull lateral posture, the other group The other group was divided into an position in contact with the detector and an position without contact with the detector, and the other group was divided into male and female groups, considering that the difference in shoulder width between adult males and females would affect the dose and image quality. For dose evaluation, the ESD (entrance surface dose) was measured at the EAM (external auditory meatus), and the conditions were applied equally at 70 ㎸p, 200 ㎃, and 10 ㎃s. For image quality evaluation, SNR (signal to noise ratio) and CNR (contrast to noise ratio) were measured in frontal sinus, EAM, and sella turcica. As a result of ESD comparison, when sid 110 ㎝ to sid 180 ㎝ was changed among the three groups, ESD values decreased the most to 729.18±4.62 μ㏉ and 224.18±0.74 μ㏉ at 180 ㎝ (p<0.01). The values of SNR and CNR were statistically significant (p<0.01), but there was no qualitative difference. This shows that when the SID is 180 ㎝, it is possible to reduce the dose without lowering the image quality. So, It is suggested that the SID 180 ㎝ is used without contacting the detector when examining the skull lateral.
Park, Hye-Suk;Oh, Yu-Na;Jo, Hee-Jeong;Kim, Sang-Tae;Choi, Yu-Na;Kim, Hee-Joung
Progress in Medical Physics
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v.21
no.3
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pp.239-245
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2010
The purpose of this study is to comprehensively compare and evaluate the characteristics of image quality for digital mammography systems which use a direct and indirect conversion detector. Three key metrics of image quality were evaluated for the direct and indirect conversion detector, the modulation transfer function (MTF), normalized noise power spectrum (NNPS), and detective quantum efficiency (DQE), which describe the resolution, noise, and signal to noise performance, respectively. DQE was calculated by using a edge phantom for MTF determination according to IEC 62220-1-2 regulation. The contrast to noise ratio (CNR) was evaluated according to guidelines offered by the Korean Institute for Accreditation of Medical Image (KIAMI). As a result, the higher MTF and DQE was measured with direct conversion detector compared to indirect conversion detector all over spatial frequency. When the average glandular dose (AGD) was the same, direct conversion detector showed higher CNR value. The direct conversion detector which has higher DQE value all over spatial frequency would provide the potential benefits for both improved image quality and lower patient dose in digital mammography system.
Objective: To objectively and subjectively assess and compare the characteristics of monoenergetic images [MEI (+)] and polyenergetic images (PEI) acquired by dual-energy CT (DECT) of patients with breast cancer. Materials and Methods: This retrospective study evaluated the images and data of 42 patients with breast cancer who had undergone dual-phase contrast-enhanced DECT from June to September 2019. One standard PEI, five MEI (+) in 10-kiloelectron volt (keV) intervals (range, 40-80 keV), iodine density (ID) maps, iodine overlay images, and Z effective (Zeff) maps were reconstructed. The contrast-to-noise ratio (CNR) and the signal-to-noise ratio (SNR) were calculated. Multiple quantitative parameters of the malignant breast lesions were compared between the arterial and the venous phase images. Two readers independently assessed lesion conspicuity and performed a morphology analysis. Results: Low keV MEI (+) at 40-50 keV showed increased CNR and SNRbreastlesion compared with PEI, especially in the venous phase ([CNR: 40 keV, 20.10; 50 keV, 14.45; vs. PEI, 7.27; p < 0.001], [SNRbreastlesion: 40 keV, 21.01; 50 keV, 16.28; vs. PEI, 10.77; p < 0.001]). Multiple quantitative DECT parameters of malignant breast lesions were higher in the venous phase images than in the arterial phase images (p < 0.001). MEI (+) at 40 keV, ID, and Zeff reconstructions yielded the highest Likert scores for lesion conspicuity. The conspicuity of the mass margin and the visual enhancement were significantly better in 40-keV MEI (+) than in the PEI (p = 0.022, p = 0.033, respectively). Conclusion: Compared with PEI, MEI (+) reconstructions at low keV in the venous phase acquired by DECT improved the objective and subjective assessment of lesion conspicuity in patients with malignant breast lesions. MEI (+) reconstruction acquired by DECT may be helpful for the preoperative evaluation of breast cancer.
Single-photon emission computed tomography SPECT image reconstruction methods have a significant influence on image quality, with filtered back projection (FBP) and ordered subset expectation maximization (OSEM) being the most commonly used methods. In this study, we proposed newly-designed adaptive non-blind deconvolution with a structural similarity (SSIM) index that can take advantage of the FBP and OSEM image reconstruction methods. After acquiring brain SPECT images, the proposed image was obtained using an algorithm that applied the SSIM metric, defined by predicting the distribution and amount of blurring. As a result of the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation evaluation (COV), the resulting image of the proposed algorithm showed a similar trend in spatial resolution to that of FBP, while obtaining values similar to those of OSEM. In addition, we confirmed that the CNR and COV values of the proposed algorithm improved by approximately 1.69 and 1.59 times, respectively, compared with those of the algorithm involving an inappropriate deblurring process. To summarize, we proposed a new type of algorithm that combines the advantages of SPECT image reconstruction techniques and is expected to be applicable in various fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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