2,745 research outputs found

    Cone-Beam Computed Tomography Accuracy for Morphological and Morphometric Evaluation of Mandibular Condyles Using Small FOV and Small Voxel Size

    Get PDF
      The objective of this study is to evaluate the accuracy of cone beam computed tomography (CBCT) in determining and visualizing the morphology and morphometry of the mandibular condyle. Narrative reviews with article searches were carried out through NCBI's PubMed database and Scopus from September 2021–October 2021, with the inclusion criteria articles published in 2011–2021.  The temporomandibular joint (TMJ) has a crucial role and is closely related to the masticatory system. The diagnosis of temporomandibular disorder (TMD) is not easy and is complex enough to require a comprehensive clinical and radiographic examination. Pathological changes such as erosion of the condyle, fracture, ankylosis, dislocation, and osteophyte can be well seen using CBCT imaging. CBCT images obtained with smaller field of view (FOV) have smaller a voxel size and a higher image resolution. FOV or scan volume refers to the anatomical area that will be included in the data volume or the area of the patient that will be irradiated. The dimension of FOV depends on the detector size and shape, the beam projection geometry, and the ability to collimate the beam. Voxel size is an important component of image quality, related to both the pixel size and the image matrix. Selection of small FOV and small voxel size is recommended because they provide better visualization and detail for the evaluation of morphology and morphometry of the condyle, especially the detection of erosion and defects on the condyle surface

    In vivo morphometric and mechanical characterization of trabecular bone from high resolution magnetic resonance imaging

    Full text link
    La osteoporosis es una enfermedad ósea que se manifiesta con una menor densidad ósea y el deterioro de la arquitectura del hueso esponjoso. Ambos factores aumentan la fragilidad ósea y el riesgo de sufrir fracturas óseas, especialmente en mujeres, donde existe una alta prevalencia. El diagnóstico actual de la osteoporosis se basa en la cuantificación de la densidad mineral ósea (DMO) mediante la técnica de absorciometría dual de rayos X (DXA). Sin embargo, la DMO no puede considerarse de manera aislada para la evaluación del riesgo de fractura o los efectos terapéuticos. Existen otros factores, tales como la disposición microestructural de las trabéculas y sus características que es necesario tener en cuenta para determinar la calidad del hueso y evaluar de manera más directa el riesgo de fractura. Los avances técnicos de las modalidades de imagen médica, como la tomografía computarizada multidetector (MDCT), la tomografía computarizada periférica cuantitativa (HR-pQCT) y la resonancia magnética (RM) han permitido la adquisición in vivo con resoluciones espaciales elevadas. La estructura del hueso trabecular puede observarse con un buen detalle empleando estas técnicas. En particular, el uso de los equipos de RM de 3 Teslas (T) ha permitido la adquisición con resoluciones espaciales muy altas. Además, el buen contraste entre hueso y médula que proporcionan las imágenes de RM, así como la utilización de radiaciones no ionizantes sitúan a la RM como una técnica muy adecuada para la caracterización in vivo de hueso trabecular en la enfermedad de la osteoporosis. En la presente tesis se proponen nuevos desarrollos metodológicos para la caracterización morfométrica y mecánica del hueso trabecular en tres dimensiones (3D) y se aplican a adquisiciones de RM de 3T con alta resolución espacial. El análisis morfométrico está compuesto por diferentes algoritmos diseñados para cuantificar la morfología, la complejidad, la topología y los parámetros de anisotropía del tejido trabecular. En cuanto a la caracterización mecánica, se desarrollaron nuevos métodos que permiten la simulación automatizada de la estructura del hueso trabecular en condiciones de compresión y el cálculo del módulo de elasticidad. La metodología desarrollada se ha aplicado a una población de sujetos sanos con el fin de obtener los valores de normalidad del hueso esponjoso. Los algoritmos se han aplicado también a una población de pacientes con osteoporosis con el fin de cuantificar las variaciones de los parámetros en la enfermedad y evaluar las diferencias con los resultados obtenidos en un grupo de sujetos sanos con edad similar.Los desarrollos metodológicos propuestos y las aplicaciones clínicas proporcionan resultados satisfactorios, presentando los parámetros una alta sensibilidad a variaciones de la estructura trabecular principalmente influenciadas por el sexo y el estado de enfermedad. Por otra parte, los métodos presentan elevada reproducibilidad y precisión en la cuantificación de los valores morfométricos y mecánicos. Estos resultados refuerzan el uso de los parámetros presentados como posibles biomarcadores de imagen en la enfermedad de la osteoporosis.Alberich Bayarri, Á. (2010). In vivo morphometric and mechanical characterization of trabecular bone from high resolution magnetic resonance imaging [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8981Palanci

    NASA SBIR abstracts of 1991 phase 1 projects

    Get PDF
    The objectives of 301 projects placed under contract by the Small Business Innovation Research (SBIR) program of the National Aeronautics and Space Administration (NASA) are described. These projects were selected competitively from among proposals submitted to NASA in response to the 1991 SBIR Program Solicitation. The basic document consists of edited, non-proprietary abstracts of the winning proposals submitted by small businesses. The abstracts are presented under the 15 technical topics within which Phase 1 proposals were solicited. Each project was assigned a sequential identifying number from 001 to 301, in order of its appearance in the body of the report. Appendixes to provide additional information about the SBIR program and permit cross-reference of the 1991 Phase 1 projects by company name, location by state, principal investigator, NASA Field Center responsible for management of each project, and NASA contract number are included

    Computational processing and analysis of ear images

    Get PDF
    Tese de mestrado. Engenharia Biomédica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

    Aerospace medicine and biology: A continuing bibliography with indexes, supplement 190, February 1979

    Get PDF
    This bibliography lists 235 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system in January 1979

    NASA SBIR abstracts of 1990 phase 1 projects

    Get PDF
    The research objectives of the 280 projects placed under contract in the National Aeronautics and Space Administration (NASA) 1990 Small Business Innovation Research (SBIR) Phase 1 program are described. The basic document consists of edited, non-proprietary abstracts of the winning proposals submitted by small businesses in response to NASA's 1990 SBIR Phase 1 Program Solicitation. The abstracts are presented under the 15 technical topics within which Phase 1 proposals were solicited. Each project was assigned a sequential identifying number from 001 to 280, in order of its appearance in the body of the report. The document also includes Appendixes to provide additional information about the SBIR program and permit cross-reference in the 1990 Phase 1 projects by company name, location by state, principal investigator, NASA field center responsible for management of each project, and NASA contract number

    Guideline on therapeutic dentistry for the 5-th term

    Get PDF
    РУКОВОДСТВАСТОМАТОЛОГИЯ ЛЕЧЕБНО-ВОССТАНОВИТЕЛЬНАЯСТОМАТОЛОГИЯ ТЕРАПЕВТИЧЕСКАЯИНОСТРАННЫЕ СТУДЕНТЫУЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОСОБИЯПособие составлено в соответствии с учебной программой для медицинских вузов по терапевтической стоматологии. Предназначено для внутреннего использования

    The 6th Conference of PhD Students in Computer Science

    Get PDF

    Machine learning-based automated segmentation with a feedback loop for 3D synchrotron micro-CT

    Get PDF
    Die Entwicklung von Synchrotronlichtquellen der dritten Generation hat die Grundlage für die Untersuchung der 3D-Struktur opaker Proben mit einer Auflösung im Mikrometerbereich und höher geschaffen. Dies führte zur Entwicklung der Röntgen-Synchrotron-Mikro-Computertomographie, welche die Schaffung von Bildgebungseinrichtungen zur Untersuchung von Proben verschiedenster Art förderte, z.B. von Modellorganismen, um die Physiologie komplexer lebender Systeme besser zu verstehen. Die Entwicklung moderner Steuerungssysteme und Robotik ermöglichte die vollständige Automatisierung der Röntgenbildgebungsexperimente und die Kalibrierung der Parameter des Versuchsaufbaus während des Betriebs. Die Weiterentwicklung der digitalen Detektorsysteme führte zu Verbesserungen der Auflösung, des Dynamikbereichs, der Empfindlichkeit und anderer wesentlicher Eigenschaften. Diese Verbesserungen führten zu einer beträchtlichen Steigerung des Durchsatzes des Bildgebungsprozesses, aber auf der anderen Seite begannen die Experimente eine wesentlich größere Datenmenge von bis zu Dutzenden von Terabyte zu generieren, welche anschließend manuell verarbeitet wurden. Somit ebneten diese technischen Fortschritte den Weg für die Durchführung effizienterer Hochdurchsatzexperimente zur Untersuchung einer großen Anzahl von Proben, welche Datensätze von besserer Qualität produzierten. In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht daher ein hoher Bedarf an einem effizienten, automatisierten Workflow für die Röntgendatenanalyse, welcher eine solche Datenlast bewältigen und wertvolle Erkenntnisse für die Fachexperten liefern kann. Die bestehenden Lösungen für einen solchen Workflow sind nicht direkt auf Hochdurchsatzexperimente anwendbar, da sie für Ad-hoc-Szenarien im Bereich der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Daher sind sie nicht für Hochdurchsatzdatenströme optimiert und auch nicht in der Lage, die hierarchische Beschaffenheit von Proben zu nutzen. Die wichtigsten Beiträge der vorliegenden Arbeit sind ein neuer automatisierter Analyse-Workflow, der für die effiziente Verarbeitung heterogener Röntgendatensätze hierarchischer Natur geeignet ist. Der entwickelte Workflow basiert auf verbesserten Methoden zur Datenvorverarbeitung, Registrierung, Lokalisierung und Segmentierung. Jede Phase eines Arbeitsablaufs, die eine Trainingsphase beinhaltet, kann automatisch feinabgestimmt werden, um die besten Hyperparameter für den spezifischen Datensatz zu finden. Für die Analyse von Faserstrukturen in Proben wurde eine neue, hochgradig parallelisierbare 3D-Orientierungsanalysemethode entwickelt, die auf einem neuartigen Konzept der emittierenden Strahlen basiert und eine präzisere morphologische Analyse ermöglicht. Alle entwickelten Methoden wurden gründlich an synthetischen Datensätzen validiert, um ihre Anwendbarkeit unter verschiedenen Abbildungsbedingungen quantitativ zu bewerten. Es wurde gezeigt, dass der Workflow in der Lage ist, eine Reihe von Datensätzen ähnlicher Art zu verarbeiten. Darüber hinaus werden die effizienten CPU/GPU-Implementierungen des entwickelten Workflows und der Methoden vorgestellt und der Gemeinschaft als Module für die Sprache Python zur Verfügung gestellt. Der entwickelte automatisierte Analyse-Workflow wurde erfolgreich für Mikro-CT-Datensätze angewandt, die in Hochdurchsatzröntgenexperimenten im Bereich der Entwicklungsbiologie und Materialwissenschaft gewonnen wurden. Insbesondere wurde dieser Arbeitsablauf für die Analyse der Medaka-Fisch-Datensätze angewandt, was eine automatisierte Segmentierung und anschließende morphologische Analyse von Gehirn, Leber, Kopfnephronen und Herz ermöglichte. Darüber hinaus wurde die entwickelte Methode der 3D-Orientierungsanalyse bei der morphologischen Analyse von Polymergerüst-Datensätzen eingesetzt, um einen Herstellungsprozess in Richtung wünschenswerter Eigenschaften zu lenken

    Medical Image Segmentation by Deep Convolutional Neural Networks

    Get PDF
    Medical image segmentation is a fundamental and critical step for medical image analysis. Due to the complexity and diversity of medical images, the segmentation of medical images continues to be a challenging problem. Recently, deep learning techniques, especially Convolution Neural Networks (CNNs) have received extensive research and achieve great success in many vision tasks. Specifically, with the advent of Fully Convolutional Networks (FCNs), automatic medical image segmentation based on FCNs is a promising research field. This thesis focuses on two medical image segmentation tasks: lung segmentation in chest X-ray images and nuclei segmentation in histopathological images. For the lung segmentation task, we investigate several FCNs that have been successful in semantic and medical image segmentation. We evaluate the performance of these different FCNs on three publicly available chest X-ray image datasets. For the nuclei segmentation task, since the challenges of this task are difficulty in segmenting the small, overlapping and touching nuclei, and limited ability of generalization to nuclei in different organs and tissue types, we propose a novel nuclei segmentation approach based on a two-stage learning framework and Deep Layer Aggregation (DLA). We convert the original binary segmentation task into a two-step task by adding nuclei-boundary prediction (3-classes) as an intermediate step. To solve our two-step task, we design a two-stage learning framework by stacking two U-Nets. The first stage estimates nuclei and their coarse boundaries while the second stage outputs the final fine-grained segmentation map. Furthermore, we also extend the U-Nets with DLA by iteratively merging features across different levels. We evaluate our proposed method on two public diverse nuclei datasets. The experimental results show that our proposed approach outperforms many standard segmentation architectures and recently proposed nuclei segmentation methods, and can be easily generalized across different cell types in various organs
    corecore