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.
In this paper, we infer the onset of the brain infarction from the MR image using evaluate signal intensities on diffusion weighted and turbo spin echo T2-weighted and FLAIR images. Infarcts were divided into four stages (hyperacute, acute, subacute, chronic) depending on period of onset. DWI is useful for the detection of early ischemic infarct, and stages of ischemic infarctions can be estimated by evaluating CR(conspicuity ratio) and CNR(contrast to noise ratio) on DW, T2, FLAIR images Hyperacute infarcts were visualized DWI. Acute infarcts were visualialized both DWI and T2 Weighted image.
The purpose of this study was to analyze differences in imaging quality and dose difference between intra-venous (IV) and intra-arterial (IA) liver dynamic computed tomography (CT). Herein, retrospective, blinded analysis was conducted to analyze signal-to-noise and contrast-to-noise ratios in cases of patients who underwent IV or IA liver dynamic CT for transarterial chemoembolization (TACE), an interventional procedure for hepatocellular carcinoma. The dose length product (DLP) value stored in Picture Archive and Communication System (PACS) was used to calculate the effective dose and thereby compare differences in the dose between the two methods. The mean liver and spleen signal to noise ratio (SNR) was greater in IV-liver dynamic CT than in IA-liver dynamic CT; however, contrast to noise ratio (CNR) was higher in IA-liver dynamic CT than in IV-liver dynamic CT. However, there were no differences in DLP and effective dose between the two methods. In conclusion, our findings showed that IA-liver dynamic CT showed a similar effective dose and superior CNR compared with IV-liver dynamic CT. Further studies must analyze 3D angiography CT of the hepatic artery to clearly distinguish the feeding artery, which is the essential step in interventional procedures for hepatocellular carcinoma.
Purpose: To compare the effectiveness of the in-phase (IP) sequence and the opposed-phase (Op) sequence in the detection of focal hepatic lesions in the single breath-hold hepatic MR imaging with fast gradient T1-weighted pulse sequences. Materials and Methods: IP and OP T1-weighted breath-hold imaging was performed using fast gradient echo sequences in 45 patients referred for known focal hepatic lesions, in which 78 lesions were detected. Three blind readers independently reviewed the images for lesion detectability. The signal-to-noise ratio (SNR) of the liver, the lesion-to-liver contrast-to-noise ratio (CNR) and the liver-to-spleen CNR were also compared. A consensus was reached by three readers to determine which sequence is better in image quality. Results: On OP images, 61(78%), 61(78%), and 63(89%) lesions were correctly identified for reader 1, 2 and 3, respectively. On IP images, 66(85%), 65(83%), and 65(93%) lesions were detected for each reader, respectively. When two image sets were combined, 71(91 %), 69(88 %), and 76(97%) lesions respectively were detected for each reader. In cases of hepatocellular carcinoma, liver-to-Iesion CNR was greater on the OP images(p (0.05), but in other lesions significant difference was not demonstrated. Liver-to-spleen CNR was higher on OP images(p ( 0.1), but the SNR of the liver was higher on the IP images. Conclusion: Use of both IP and OP imaging can be helpful to avoid erroneous missing of some focal hepatic lesions.
Jung Hee Hong;Eun-Ah Park;Whal Lee;Chulkyun Ahn;Jong-Hyo Kim
Korean Journal of Radiology
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v.21
no.10
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pp.1165-1177
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2020
Objective: To assess the feasibility of applying a deep learning-based denoising technique to coronary CT angiography (CCTA) along with iterative reconstruction for additional noise reduction. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 82 consecutive patients (male:female = 60:22; mean age, 67.0 ± 10.8 years) who had undergone both CCTA and invasive coronary artery angiography from March 2017 to June 2018. All included patients underwent CCTA with iterative reconstruction (ADMIRE level 3, Siemens Healthineers). We developed a deep learning based denoising technique (ClariCT.AI, ClariPI), which was based on a modified U-net type convolutional neural net model designed to predict the possible occurrence of low-dose noise in the originals. Denoised images were obtained by subtracting the predicted noise from the originals. Image noise, CT attenuation, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR) were objectively calculated. The edge rise distance (ERD) was measured as an indicator of image sharpness. Two blinded readers subjectively graded the image quality using a 5-point scale. Diagnostic performance of the CCTA was evaluated based on the presence or absence of significant stenosis (≥ 50% lumen reduction). Results: Objective image qualities (original vs. denoised: image noise, 67.22 ± 25.74 vs. 52.64 ± 27.40; SNR [left main], 21.91 ± 6.38 vs. 30.35 ± 10.46; CNR [left main], 23.24 ± 6.52 vs. 31.93 ± 10.72; all p < 0.001) and subjective image quality (2.45 ± 0.62 vs. 3.65 ± 0.60, p < 0.001) improved significantly in the denoised images. The average ERDs of the denoised images were significantly smaller than those of originals (0.98 ± 0.08 vs. 0.09 ± 0.08, p < 0.001). With regard to diagnostic accuracy, no significant differences were observed among paired comparisons. Conclusion: Application of the deep learning technique along with iterative reconstruction can enhance the noise reduction performance with a significant improvement in objective and subjective image qualities of CCTA images.
The purpose of this study is to model and optimize the block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and to evaluate its applicability in brain single-photon emission computed tomography (SPECT) images using a fan beam collimator. For quantitative evaluation of the noise level, the coefficient of variation (COV) and contrast-to-noise ratio (CNR) were used, and finally, a no-reference-based evaluation parameter was used for optimization of the BM3D algorithm in the brain SPECT images. As a result, optimized results were derived when the sigma values of the BM3D algorithm were 0.15, 0.2, and 0.25 in brain SPECT images acquired for 5, 10, and 15 s, respectively. In addition, when the sigma value of the optimized BM3D algorithm was applied, superior results were obtained compared with conventional filtering methods. In particular, we confirmed that the COV and CNR of the images obtained using the BM3D algorithm were improved by 2.40 and 2.33 times, respectively, compared with the original image. In conclusion, the usefulness of the optimized BM3D algorithm in brain SPECT images using a fan beam collimator has been proven, and based on the results, it is expected that its application in various nuclear medicine examinations will be possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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