In the AAPM CT performance phantom, there is little data on the CT number of the effective atomic number and physical density corresponding to each peg and water of the CT number calibration insert. Therefore, the necessity of documentation was raised.The purpose of this study is to calculate the effective atomic number for each peg and water of the CT number calibration insert in the AAPM CT performance phantom, and to measure the CT number for the calculated effective atomic number and physical density for comparative analysis.In order to obtain CT number data on the effective atomic number and physical density of each peg and water from the CT number calibration insert of the AAPM CT performance phantom, the effective atomic number for each peg and water was first calculated. Then, CT slices were obtained by scanning the CT number calibration with a CT scanner. CT numbers were measured for each peg and water in the central CT slice. As a result, the CT numbers for the effective atomic number showed a nonlinear pattern of repeating the increase and decrease as the effective atomic number increased. In addition, the CT numbers for physical density showed a nonlinear pattern of repeating the increase and decrease as the physical density increased.
The purpose of this study is to present a method of measuring noise by the percentage of effective line attenuation coefficient of water that can be used for quality control of CT image noise using AAPM CT performance phantom in clinical practice. In the CT images obtained by scanning the AAPM CT performance phantom with a 120 kVp CT X-ray beam, the mean CT number was measured for each pin and water in the CT number linearity insert part. The effective energy was determined as the photon energy with the largest correlation coefficient from the correlation coefficients of the linear regression analysis of the measured mean CT number for each pin and water and the linear attenuation coefficient for each photon energy. And for water and acrylic, the contrast scale was calculated as 0.000188 cm-1 · HU-1 from the measured mean CT number and effective line attenuation coefficient. Using the calculated contrast scale, the effective line attenuation coefficient of water, and the standard deviation measured in the water of the alignment pin part of the AAPM CT performance phantom, The noise measurement value by the percentage of effective line attenuation coefficient of water obtained 0.31 ~ 0.52% in the range of 100 ~ 300 mAs.
Patient exposure dose exposure test, which is one of the items of accuracy control of Computed Tomography, conducts measurements every year based on the installation and operation of special medical equipment under Article 38 of the Medical Law, And keep records. The CT-Dose phantom used for dosimetry can accurately measure doses, but has the disadvantage of high price. Therefore, through this research, the existing CT - Dose phantom was similarly manufactured with a 3D printer and compared with the existing phantom to examine the usefulness. In order to produce the same phantom as the conventional CT-Dose phantom, a 3D printer of the FFF method is used by using a PLA filament, and in order to calculate the CTDIw value, Ion chambers were inserted into the central part and the central part, and measurements were made ten times each. Measurement results The CT-Dose phantom was measured at $30.44{\pm}0.31mGy$ in the periphery, $29.55{\pm}0.34mGy$ CTDIw value was measured at $30.14{\pm}0.30mGy$ in the center, and the phantom fabricated using the 3D printer was measured at the periphery $30.59{\pm}0.18mGy$, the central part was $29.01{\pm}0.04mGy$, and the CTDIw value was measured at $30.06{\pm}0.13mGy$. Analysis using the Mann - Whiteney U-test of the SPSS statistical program showed that there was a statistically significant difference in the result values in the central part, but statistically significant differences were observed between the peripheral part and CTDIw results I did not show. In conclusion, even in the CT-Dose phantom made with a 3D printer, we showed dose measurement performance like existing CT-Dose phantom and confirmed the possibility of low-cost phantom production using 3D printer through this research did it.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.13
no.1
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pp.28-33
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2013
This paper proposes a miniaturized high-isolation diversity antenna for wearable wireless body area network (WBAN) applications. An inverted-F type radiating element is used to reduce the overall dimension of the proposed antenna to $30mm{\times}30mm{\times}2.5mm$. The antenna performance on the human body phantom is analyzed through simulation and the performance of the fabricated antenna is verified by comparing the measured data with that of the simulation when the antenna is placed on a semi-solid flat phantom with equivalent electrical properties of a human body. The fabricated antenna has a 10 dB return loss bandwidth over the Industrial Scientific Medical (ISM) band from 2.35 GHz to 2.71 GHz and isolation is higher than 28 dB at 2.45 GHz. The measured peak gain of antenna elements # 1 and # 2 is -0.43 dBi and -0.54 dBi, respectively. Performance parameters are analyzed, including envelope correlation coefficient (ECC), mean effective gain (MEG), and the MEG ratio. In addition, the specific absorption ratio (SAR) distributions of the proposed antenna are measured for consideration in use.
Do, Yong Ho;Song, Ho Jun;Lee, Hyung Jin;Lee, Hong Jae;Kim, Jin Eui
The Korean Journal of Nuclear Medicine Technology
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v.16
no.2
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pp.29-34
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2012
Purpose : Presently, hardwares and softwares for reducing radiation exposure are continually developed for PET/CT examination. Purpose of this study is to evaluate effectiveness of reducing radiation exposure dose of CT and SUV changes of PET when applied each kernel to ACCT (Attenuation Correction Computed Tomography) according to adopted IRIS (Iterative Reconstruction in Image Space) software. Materials and Methods : Biograph mCT (Siemens, Germany) was used as a PET/CT scanner. Using AAPM CT performance phantom, from standard (120 kVp, 100 mAs), 7 scans were conducted by reducing 15 mAs each. After image reconstruction by FBP (Filtered Back Projection) and IRIS, noise and spatial resolution were evaluated. The same method was applied to anthropomorphic chest phantom and acquired images were compared. NEMA IEC body phantom was used for SUV evaluation. Injected dose rate for hot sphere (hot) and background cylinder (BKG) were 1:8. CT dose condition (120 kVp, 50 mAs) was the same for each scan and PET scan durations were 1, 2, 3 and 4min. After scanning, each kernel of IRIS was applied to ACCT. And PET images were reconstructed by ACCT adopted IRIS for comparing SUV changes. Results : AAPM phantom test for noise evaluation, SD for FBP 100 mAs, IRIS 55 mAs were 8.8 and 8.9. FBP 85 mAs, IRIS 40 mAs were 9.5 and 9.7. FBP 70 mAs, IRIS 25 mAs were 11.9 and 11.1. Above mAs condition for FBP and IRIS, SD showed similar values. And for spatial resolution test, there was no significant difference. For chest phantom test, when applied the same mAs and kernel to both of FBP and IRIS, every applied kernels showed reduced noise. Lower mAs and higher kernel value showed higher noise reduction. There was no considerable difference only except for I70 very sharp kernel for SUV comparison using NEMA IEC body phantom. Conclusion : In this study, low mAs (55 mAs) applied IRIS and standard mAs (100 mAs) applied FBP showed similar noise. And only except for I70 kernel, there was no significant SUV changes. It is possible to reduce needless radiation exposure and acquire better image quality than FBP's through applying appropriate kernel of IRIS to PET/CT.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.5
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pp.9-17
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2010
This paper presents a localization perception of a phantom sound image for ultrahigh-definition TV with respect to various loudspeaker configurations; two-horizontal, two-vertical and triplet loudspeakers. Vector base amplitude panning algorithm with modification for non-equidistant loudspeaker setup is applied to create the phantom sound image. In order to practically study the localization performance in real situation, the listening tests were conducted at the on-axis and off-axis positions of TV in normal listening room. A method of adjustment which can reduce the ambiguity of a perceived angle is exploited to evaluate the angles of octave-band signals. The subjects changed the panning angle until the real sound source and virtually panned source were coincident. A spatial blurring can be measured by examining the differences of the panning angles perceived with respect to each band. The listening tests show that the triplet panning method has better performance than vertical panning in view of perceptual localization and spatial blurring at both on-axis and off-axis positions.
The detector performance is important role in acquiring the gamma rays from patients. Among parameters of detector performances, there is density, which relates to respond to gamma rays. Therefore, we confirm the detection efficiency according to various detector materials based on the density parameter using GATE (geant4 application for emission tomography) simulation tool. The NaI (density: 3.67 g/cm3), CZT (Cadimium Zinc Telluride) (density: 5.80 g/cm3), CdTe (Cadmium Telluride) (5.85 g/cm3), and GAGG (Gadoinium Aluminum Gallium Garnet) (density g/cm3) were used as detector materials. In addition, the point source and quadrant bar phantom, which is modeled for 0.5, 1.0, 1.5, and 2.0 mm thicknesses, were modeled to confirm the quatitative analysis using sensitivity (cps/MBq) and the full width at half maximum (FWHM, mm) at the 2.0 mm bar thickness containing visual evaluation. Based on the results, the sensitivity for NaI, CZT, CdTe, and GAGG detector materials were 0.12, 0.15, 0.16, and 0.18 cps/MBq. In addition, the FWHM for quadrant bar phantom in the 2.0 mm bar thickness is 3.72, 3.69, 3.70, and 3.73 mm for NaI, CZT, CdTe, and GAGG materials, respectively. Compared with performance of detector materials according to density, the high density can improve detection efficiency in terms of sensitivity and mean count. Among these detector materials, the GAGG material is efficient for detection of gamma rays.
Positron emission tomography (PET) images is affected by acquisition time, short acquisition times results in low gamma counts leading to degradation of image quality by statistical noise. Noise2Void(N2V) is self supervised denoising model that is convolutional neural network (CNN) based deep learning. The purpose of this study is to evaluate denoising performance of N2V for PET image with a short acquisition time. The phantom was scanned as a list mode for 10 min using Biograph mCT40 of PET/CT (Siemens Healthcare, Erlangen, Germany). We compared PET images using NEMA image-quality phantom for standard acquisition time (10 min), short acquisition time (2min) and simulated PET image (S2 min). To evaluate performance of N2V, the peak signal to noise ratio (PSNR), normalized root mean square error (NRMSE), structural similarity index (SSIM) and radio-activity recovery coefficient (RC) were used. The PSNR, NRMSE and SSIM for 2 min and S2 min PET images compared to 10min PET image were 30.983, 33.936, 9.954, 7.609 and 0.916, 0.934 respectively. The RC for spheres with S2 min PET image also met European Association of Nuclear Medicine Research Ltd. (EARL) FDG PET accreditation program. We confirmed generated S2 min PET image from N2V deep learning showed improvement results compared to 2 min PET image and The PET images on visual analysis were also comparable between 10 min and S2 min PET images. In conclusion, noisy PET image by means of short acquisition time using N2V denoising network model can be improved image quality without underestimation of radioactivity.
Eun-Been Choi;Si-On Kim;Seung-Won Choi;Jae-Hee Kim;Young-Kyun Kim;Dong-Kyun Han
Journal of radiological science and technology
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v.46
no.6
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pp.535-542
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2023
This study aimed to implement a deep learning model that can perform quantitative quality control through ACTS software used for quantitative evaluation of ACR phantom in CT quality control and evaluate its usefulness. By changing the scanning conditions, images of three modules of the ACR phantom's slice thickness (ST), low contrast resolution (LC), and high contrast resolution (HC) were obtained and classified as ACTS software. The deep learning model used ResNet18, implementing three models in which ST, HC, and LC were learned with epoch 50 and an integrated model in which three modules were learned with Epoch 10, 30, and 50 at once. The performance of each model was evaluated through Accuracy and Loss. When comparing and evaluating the accuracy and loss function values of the deep learning models by ST, LC, and HC modules, the Accuracy and Loss of the HC model were the best with 100% and 0.0081, and in the integrated model according to the Epoch value, Accuracy and Loss with epoch 50 were the best with 96.29% and 0.1856. This paper showed that quantitative quality control is possible through a deep learning model, and it can be used as a basis and evidence for applying deep learning to the CT quality control.
Ha-Seon Jeong;Ie-Jun Kim;Su-Bin Park;Suyeon Park;Yunji Oh;Woo-Seok Lee;Kang-Hyeon Seo;Youngjin Lee
Journal of radiological science and technology
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v.47
no.1
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pp.39-48
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2024
In this study, we optimized the FNLM algorithm through a simulation study and applied it to a phantom scanned by low-dose CT to evaluate whether the FNLM algorithm can be used to obtain improved image quality images. We optimized the FNLM algorithm with MASH phantom and FASH phantom, which the algorithm was applied with MATLAB, increasing the smoothing factor from 0.01 to 0.05 with increments of 0.001 and measuring COV, RMSE, and PSNR values of the phantoms. For both phantom, COV and RMSE decreased, and PSNR increased as the smoothing factor increased. Based on the above results, we optimized a smoothing factor value of 0.043 for the FNLM algorithm. Then we applied the optimized FNLM algorithm to low dose lung CT and lung CT under normal conditions. In both images, the COV decreased by 55.33 times and 5.08 times respectively, and we confirmed that the quality of the image of low dose CT applying the optimized FNLM algorithm was 5.08 times better than the image of lung CT under normal conditions. In conclusion, we found that the smoothing factor of 0.043 among the factors of the FNLM algorithm showed the best results and validated the performance by reducing the noise in the low-quality CT images due to low dose with the optimized FNLM algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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