Journal of information and communication convergence engineering
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제12권1호
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pp.60-65
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2014
This paper describes an efficient framework for the extraction of a brain tumor from magnetic resonance (MR) images. Before the segmentation process, a median filter is used to filter the image. Then, the morphological gradient is computed and added to the filtered image for intensity enhancement. After the enhancement process, the thresholding value is calculated using the mean and the standard deviation of the image. This thresholding value is used to binarize the image followed by the morphological operations. Moreover, the combination of these morphological operations allows to compute the local thresholding image supported by a flood-fill algorithm and a pixel replacement process to extract the tumor from the brain. Thus, this framework provides a new source of evidence in the field of segmentation that the specialist can aggregate with the segmentation results in order to soften his/her own decision.
A three dimensional fractal coding with a perceptually enhanced matching is proposed. Since most of medical images (e.g. computed tomography or magnetic resonance image) have three dimensional character, the searching region is extended to adjacent slices. For perceptually enhanced matching, a high frequency booster filter is used for prefiltering of the original image, and the least mean square error matching is applied to this edge enhanced image rather than the original image. From the simulation with the magnetic resonance images ($255{\times}255$, 8bits/pixel). the proposed algorithm provides excellent image quality with compression rations higher than 10. Compared to existing fractal coding the algorithm also provides better subjective image quality with higher compression ratio.
Magnetic Resonance Image represents three-dimensional diagnostic imaging technique using both nuclear magnetic resonance phenomenon and computer. Compared with computed tomography (CT), MRI have advantages harmless to patient's body, three-dimensional image with high resolution and disadvantages long data acquisition time because of long T1 relaxation time, relatively low signal to noise ratio, high cost of setting, also. As physiologic motion of tissue results in motion ghost in MRI, high 2.0Tesla make improve low signal to noise ratio. This study have aim to improve image quality with controling motion ghost of tissue. Supposing a moving pixel in constant frequency, one pixel make two ghosts which are same size and different anti-phase. So, this study will show adjust parameter on locational control of motion ghost. Author made moving phantom replaced by respiratory movement of human, researched change of motion frequency, FOV by location shift, and them decided optimal FOV (field of view). The results are as follows: 1. The frequency content of the motion determines how far the image always appear in phase-encoding direction, the morphology of the ghost image is characteristic of the direction of the motion and its amplitude. 2. Double FOV of fixed signal object for locational control of motion ghost is recommended. Decreasement of spatial resolution by increasing FOV can compensate on increasing of matrix in spite of scan time increasement.
Magnetic resonance imaging(MRI) uses strong magnetic field to image the cross-section of human body and has excellent image quality with no risk of radiation exposure. Because of above-mentioned advantages, MRI has been widely used in clinical fields. However, the noise generated in MRI degrades the quality of medical images and has a negative effect on quick and accurate diagnosis. In particular, examining a object with a detailed structure such as brain, image quality degradation becomes a problem for diagnosis. Therefore, in this study, we acquired T2 weighted 3D data of multiple sclerosis disease using BrainWeb simulation program, and used quantitative evaluation factors to find appropriate slice thickness among 1, 3, 5, and 7 mm. Coefficient of variation and contrast to noise ratio were calculated to evaluate the noise level, and root mean square error and peak signal to noise ratio were used to evaluate the similarity with the reference image. As a result, the noise level decreased as the slice thickness increased, while the similarity decreased after 5 mm. In conclusion, as the slice thickness increases, the noise is reduced and the image quality is improved. However, since the edge signal is lost due to overlapped signal, it is considered that selecting appropriate slice thickness is necessary.
Kim, Han Joon;Lee, Jungbin;Lee, A Leum;Lee, Jae-Wook;Kim, Chan-Kyu;Kim, Jung Youn;Park, Sung-Tae;Chang, Kee-Hyun
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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제26권1호
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pp.32-42
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2022
Purpose: To evaluate the clinical benefit of 2D contrast-enhanced T2 fluid-attenuated inversion recovery (CE-T2 FLAIR) image for detecting leptomeningeal metastasis (LM) in the brain metastasis work-up for lung cancer. Materials and Methods: From June 2017 to July 2019, we collected all consecutive patients with lung cancer who underwent brain magnetic resonance image (MRI), including contrast-enhanced 3D fast spin echo T1 black-blood image (CE-T1WI) and CE-T2 FLAIR; we recruited clinico-radiologically suspected LM cases. Two independent readers analyzed the images for LM in three sessions: CE-T1WI, CE-T2 FLAIR, and their combination. Results: We recruited 526 patients with suspected lung cancer who underwent brain MRI; of these, we excluded 77 (insufficient image protocol, unclear pathology, different contrast media, poor image quality). Of the 449 patients, 34 were clinico-radiologically suspected to have LM; among them, 23 were diagnosed with true LM. The calculated detection performance of CE-T1WI, CE-T2 FLAIR, and combined analysis obtained from the 34 suspected LM were highest in the combined analysis (AUC: 0.80, 0.82, and 0.89, respectively). The inter-observer agreement was also the highest in the combined analysis (0.68, 0.72, and 0.86, respectively). In quantitative analyses, CNR of CE-T2 FLAIR was significantly higher than that of CE-T1WI (Wilcoxon signed rank test, P < 0.05). Conclusion: Adding CE-T2 FLAIR might provide better detection for LM in the brain-metastasis screening for lung cancer.
자기 공명 영상의 사용이 빈번해 짐에 따라 환자의 해부학적인 정확한 정보와 이를 빠르고 효과적으로 진단하는데 유용한 자동 영상 세그멘테이션 방법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘으로 학습한 신경망을 이용하여 뇌의 자기 공명 영상을 자동적으로 세그멘테이션하는 방법을 제안한다. 특정 환자의 자기 공명 영상을 분할하여 학습시킨 신경망은 다른 환자의 자기 공명 영상도 자동적으로 세그멘테이션하여 뇌의 윤곽을 뚜렷하게 나타내었다.
Metals used orthopedic in human magnetic resonance imaging scan of the metal to be inserted, The information to users about the image distortion is to propose a basis for judgment. Metals used orthopedic on Stainless, Titanium and Clip using ferromagnetic artifacts and distortion of the image were measured. Using Phantom "Effect of Metals used in Orthopedic on Magnetic Resonance ImagingI" pig in a paper subsequently was carried out using the same bone. Experimental results using a pure Titanium is a relatively high diagnostic value was found that.
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