Nowadays devices are able to capture and process images from complex surveillance monitoring systems or from simple mobile phones. In certain applications, the time necessary to process the image is not as important as the quality of the processed images (e.g., medical imaging), but in other cases the quality can be sacrificed in favour of time. This thesis focuses on the latter case, and proposes two methodologies for fast image contrast enhancement methods. The proposed methods are based on histogram equalization (HE), and some for handling gray-level images and others for handling color images As far as HE methods for gray-level images are concerned, current methods tend to change the mean brightness of the image to the middle level of the gray-level range. This is not desirable in the case of image contrast enhancement for consumer electronics products, where preserving the input brightness of the image is required to avoid the generation of non-existing artifacts in the output image. To overcome this drawback, Bi-histogram equalization methods for both preserving the brightness and contrast enhancement have been proposed. Although these methods preserve the input brightness on the output image with a significant contrast enhancement, they may produce images which do not look as natural as the ones which have been input. In order to overcome this drawback, we propose a technique called Multi-HE, which consists of decomposing the input image into several sub-images, and then applying the classical HE process to each one of them. This methodology performs a less intensive image contrast enhancement, in a way that the output image presented looks more natural. We propose two discrepancy functions for image decomposition which lead to two new Multi-HE methods. A cost function is also used for automatically deciding in how many sub-images the input image will be decomposed on. Experimental results show that our methods are better in preserving the brightness and producing more natural looking images than the other HE methods. In order to deal with contrast enhancement in color images, we introduce a generic fast hue-preserving histogram equalization method based on the RGB color space, and two instances of the proposed generic method. The first instance uses R-red, G-green, and Bblue 1D histograms to estimate a RGB 3D histogram to be equalized, whereas the second instance uses RG, RB, and GB 2D histograms. Histogram equalization is performed using 7 Abstract 8 shift hue-preserving transformations, avoiding the appearance of unrealistic colors. Our methods have linear time and space complexities with respect to the image dimension, and do not require conversions between color spaces in order to perform image contrast enhancement. Objective assessments comparing our methods and others are performed using a contrast measure and color image quality measures, where the quality is established as a weighed function of the naturalness and colorfulness indexes. This is the first work to evaluate histogram equalization methods with a well-known database of 300 images (one dataset from the University of Berkeley) by using measures such as naturalness and colorfulness. Experimental results show that the value of the image contrast produced by our methods is in average 50% greater than the original image value, and still keeping the quality of the output images close to the original

No description available.

Das Ziel dieser Untersuchung ist es, Aspekte der Strukturqualität (technische Untersuchungs- und Bildqualität), Prozessqualität (Angemessenheit der Indikation) und der Ergebnisqualität (Richtigkeit der Befunderhebungen) von Röntgenaufnahmen aus der tierärztlichen Praxis zu erörtern und häufige Fehlerquellen festzustellen. Dazu werden alle Röntgenaufnahmen von Kleintieren, die im Zeitraum von Anfang Dezember 2003 bis Ende Dezember 2004 als Original in die Klinik für Kleintiere der Universität Leipzig gelangen auf praxisrelevante Merkmale der Struktur-, Prozess- und Ergebnisqualität hin untersucht. Die Ermittlung der Daten erfolgt auf subjektiver Grundlage anhand eines Befundbogens durch Konsensbeurteilung von zwei Unter-suchern. Zur Auswertung gelangen 1259 Röntgenaufnahmen aus 600 verschiedenen Untersuchungen. Diese Aufnahmen stammen zu 86,9 % aus den Bundesländern Sachsen, Sachsen-Anhalt und Thüringen von 216 verschiedenen Tierarztpraxen. 80,3 % der untersuchten Tiere sind Hunde, 18,9 % Katzen. In der Gesamtbeurteilung der Bildqualität erweisen sich 48,7 % der Aufnahmen ohne Bean-standung. 29,2 % zeigen geringfügige Mängel, 16,0 % sind bedingt diagnostisch geeignet und 6,1 % sind unzureichend. 22,1 % der ausgewerteten Aufnahmen sind somit mangelhaft. Sie weisen Defizite in der diagnostischen Eignung auf oder sind hierfür ungeeignet. Die wichtigsten Fehlerquellen der Strukturqualität sind Mängel der Lagerung und Projektion, des Bildkontrastes und der Bildschärfe. Abweichungen der Lagerung und Projektion, meist durch nicht winkelgerechte Lagerung des Patienten im Direktstrahl verursacht, sind mit 11,4 % aller Aufnahmen im Vergleich zu anderen Fehlerquellen relativ selten. Die Auswirkungen auf die diagnostische Eignung sind jedoch oft schwerwiegend: 69,9 % der von Mängeln in der Lagerung betroffenen Aufnahmen zeigen Einschränkungen hinsichtlich der diagnostischen Eignung. 33,3 % aller Aufnahmen weisen Abweichungen des Bildkontrastes auf. Die häufigste Ursache dafür ist der Umgang mit verbrauchter Entwicklerlösung, gefolgt von Unter- und Überbelichtung. Betrachtet man die Gesamtheit der Kontrastabweichungen kann festgestellt werden, dass 47,7 % auf Fehler in der Filmentwicklung zurückzuführen sind. Auswirkungen auf die Eignung zur Diagnosestellung sind weniger gravierend als bei Mängeln der Lagerung und Projektion: 35,1 % der von Kontrastabweichungen betroffenen Aufnahmen zeigen Einschränkungen des diagnosti-schen Nutzens. 23,0 % der Aufnahmen sind durch Abweichungen der Bildschärfe gekennzeichnet. Am häufigs-ten ist Bewegungsunschärfe (67,7 % der betroffenen Aufnahmen) zu ermitteln. Weiterhin wer-den oft Materialunschärfe und Unschärfe durch Streustrahlung beobachtet, die auf den falschen Umgang mit dem Streustrahlenraster und der Film-Folien-Kombination zurückzuführen sind. Die Auswirkungen auf die diagnostische Eignung zeigen, dass 29,6 % der Röntgenaufnahmen mit Abweichungen der Bildschärfe Einschränkungen des diagnostischen Nutzens nach sich ziehen. Artefakte, vor allem verursacht durch Kratzer, Risse oder Brüche in Film oder Folie sowie durch Verunreinigungen durch Entwickler-, Fixierlösung oder Wasser, sind bei 20,7 % aller Röntgen-aufnahmen zu finden. Einschränkungen der diagnostischen Eignung ergeben sich dadurch bei 1,2 % der analysierten Aufnahmen. Zur Untersuchung der Prozessqualität wird die Angemessenheit der Indikation ermittelt, die nach RöV § 2a für jede Röntgenaufnahme gegeben sein muss (ANON. 2003a). Eine absolute Indikation kann bei 94,7 % der ausgewerteten Aufnahmen festgestellt werden. Bei knapp der Hälfte aller Aufnahmen dieser Arbeit kann die Ergebnisqualität erörtert werden. Die gestellte radiologische Verdachtsdiagnose ist bei 85,5 % dieser Fälle medizinisch nachvoll-ziehbar. Aus den Ergebnissen dieser Arbeit lässt sich ableiten, dass ein wesentlicher Teil der vorkom-menden Mängel der Bildqualität auf ungenügende Sorgfalt bei der Anfertigung und Verarbeitung der Röntgenaufnahme zurückzuführen ist. Allerdings liegen auch Defizite bei der Interpretation der gewonnenen Information durch die Röntgenuntersuchung vor. Da jeder Anwender ionisierender Strahlen verpflichtet ist, jede unnötige Strahlenexposition von Mensch und Umwelt zu vermeiden, müssen bestehende Defizite in Bezug auf die Anwendung der Projektionsradio-grafie abgebaut werden und die Vermittlung von Wissen und praktischen Fertigkeiten auf diesem Gebiet während der tierärztlichen Ausbildung verbessert werden. Ebenso sollte eine Feh-lerbeseitigung durch Ausnutzung oder Verbesserung der technischen Möglichkeiten erfolgen. Eine erneute Untersuchung zur Qualität von Röntgenaufnahmen in der tierärztlichen Praxis auf der Grundlage dieser Studie erscheint zur Überprüfung der getroffenen Maßnahmen zur Ver-besserung der Bildqualität sinnvoll. / The aim of this study is to evaluate aspects of structural quality (technical examination and im-age quality), quality of the process (adequacy of indication) and the outcome (correctness of findings) of radiographs from the veterinary practice and to indentify frequent radiographic er-rors. For this purpose all radiographs of small animals that are received at the Department of Small Animal Medicine of the University of Leipzig between December 1st 2003 and December 31th 2004 as an original are examined for relevant features of structural quality, process quality and outcome. The data collection is done subjectively based on the consensus examination of the radiographs by two independent examiners. The evaluation includes 1259 radiographs from 600 different examinations. 86.9 % of these images come from the federal states of Germany Saxony, Saxony-Anhalt and Thuringia from 216 different veterinary practices. 80.3 % of the examined animals are dogs, 18.9 % are cats. Concerning the over-all evaluation of the image quality, 48.7 % of the radiographs are without restrictions. Minor faults are detected in 29.2 % of the radiographs, 16.0 % are diagnostically compromised and 6.1 % are insufficient. Thus, 22.1 % of the examined radiographs are unsatis-factory. They show either deficits in their diagnostic suitability or are completely useless. The most important sources of errors are faults in positioning of the patient and the following projec-tion, of image contrast and sharpness. Deviations in positioning and projection, mostly caused by a suboptimal angle in the position of the patient in the x-ray, are with 11.4 % of all radiographs in comparison to other errors relatively rare. However the effect on the diagnostic use is severe: 69.9 % of the images with positioning faults show deficits with regard to the diagnostic suitability. Regarding the contrast of the image, 33.3 % of all radiographs display deficits. The most com-mon cause is the use of exhausted developer, followed by under- and overexposure. Consider-ing the overall deviations of image contrast, 47.7 % are attributed to errors during the x-ray film development. Consequences for the diagnostic use are less serious compared to errors in posi-tioning and projection: 35.1 % of the images with contrast deviations are of limited diagnostic use. 23.0 % of the radiographs are characterized by deviations in the sharpness: motion haziness occurs most frequently (in 67.7 %) of the images concerned. Receptor unsharpness and scat-tered radiation are often observed, caused by improper use of radiographic grids and film-screen combinations. The effects on the diagnostic suitability show that 29.6 % of the radiographs with deviations in the sharpness are of limited diagnostic use. Artifacts, most frequently caused by scratches, tears and breaks of the film or the intensifying screen as well as by splashes of the developing resp. fixation reagent or water, are found on 20.7 % of all radiographs. As a result of artifacts 1.2 % of the radiographs examined show defi-cits in their diagnostic suitability. To evaluate the quality of the process the adequacy of indication is determined, which is required for every radiographic examination according to RöV § 2a (ANON. 2003a). An absolute indication can be found in 94.7 % of all images. The quality of the outcome can be discussed in almost halve of all radiographs. The referral diagnosis is medically plausible in 85.5 % of these cases. The results of this study reveal that a considerable portion of the occurring errors in the image quality are caused by a lack of care during taking and processing of the radiographic images. Deficits in the interpretation of the gained information from the radiographic examination occur as well. Since avoidance of unnecessary exposure of humans and the environment to radiation is a major obligation of every user of ionizing radiation, existing deficits regarding the use of projection radiography should be reduced and the transfer of knowledge and practical capabili-ties in this area during the veterinary training should be improved. Furthermore, the elimination of errors by use or improvement of the technical possibilities is important. A new evaluation of the quality of radiographic images from the veterinary practice on the basis of this study seems useful to examine the effects of the steps taken to improve the image quality.

Aujourd’hui, des appareils capables de capter et de traiter les images peuvent être trouvés dans les systèmes complexes de surveillance ou de simples téléphones mobiles. Dans certaines applications, le temps nécessaire au traitement des images n’est pas aussi important que la qualité du traitement (par exemple, l’imagerie médicale). Par contre, dans d’autres cas, la qualité peut être sacrifiée au profit du facteur temps. Cette thèse se concentre sur ce dernier cas, et propose deux types de méthodes rapides pour l’amélioration du contraste d’image. Les méthodes proposées sont fondées sur l’égalisation d’histogramme (EH), et certaines s’adressent à des images en niveaux de gris, tandis que d’autres s’adressent à des images en couleur. En ce qui concerne les méthodes EH pour des images en niveaux de gris, les méthodes actuelles tendent à changer la luminosité moyenne de l’image de départ pour le niveau moyen de l´interval de niveaux de gris. Ce n’est pas souhaitable dans le cas de l’amélioration du contraste d’image pour les produits de l’électronique grand-public, où la préservation de la luminosité de l’image de départ est nécessaire pour éviter la production de distortions dans l’image de sortie. Pour éviter cet inconvénient, des méthodes de Biégalisation d’histogrammes pour préserver la luminosité et l’amélioration du contraste ont été proposées. Bien que ces méthodes préservent la luminosité de l’image de départ tout en améliorant fortement le contraste, elles peuvent produire des images qui ne donnent pas une impression visuelle aussi naturelle que les images de départ. Afin de corriger ce problème, nous proposons une technique appelée multi-EH, qui consiste à décomposer l’image en plusieurs sous-images, et à appliquer le procédé classique de EH à chacune d’entre elles. Bien que produisant une amélioration du contraste moins marquée, cette méthode produit une image de sortie d’une apparence plus naturelle. Nous proposons deux fonctions de décalage par découpage d’histogramme, permettant ainisi de concevoir deux nouvelle méthodes de multi-EH. Une fonction de coût est également utilisé pour déterminer automatiquement en combien de sous-images l’histogramme de l’image d’entrée sera décomposée. Les expériences montrent que nos méthodes sont meilleures pour la préservation de la luminosité et produisent des images plus naturelles que d´autres méthodes de EH. Pour améliorer le contraste dans les images en couleur, nous introduisons une méthode 5 Résumé 6 générique et rapide, qui préserve la teinte. L’égalisation d’histogramme est fondée sur l’espace couleur RGB, et nous proposons deux instantiations de la méthode générique. La première instantiation utilise des histogrammes 1D R-red, G-green, et B-bleu afin d’estimer l’histogramme 3D RGB qui doit être égalisé, alors que le deuxième instantiation utilise des histogrammes 2D RG, RB, et GB. L’égalisation d’histogramme est effectué en utilisant des transformations de décalage qui préservent la teinte, en évitant l’apparition de couleurs irréalistes. Nos méthodes ont des complexités de temps et d’espace linéaire, par rapport à la taille de l’image, et n’ont pas besoin de faire la conversion d’un espace couleur à l’autre afin de réaliser l’amélioration du contraste de l’image. Des évaluations objectives comparant nos méthodes et d’autres ont été effectuées au moyen d’une mesure de contraste et de couleur afin de mesurer la qualité de l’image, où la qualité est établie comme une fonction pondérée d’un indice de “naturalité” et d’un indice de couleur. Nous analysons 300 images extraites d’une base de données de l’Université de Berkeley. Les expériences ont montré que la valeur de contraste de l’image produite par nos méthodes est en moyenne de 50% supérieure à la valeur de contraste de l’image original, tout en conservant une qualité des images produites proche de celle des images originales / Nowadays devices are able to capture and process images from complex surveillance monitoring systems or from simple mobile phones. In certain applications, the time necessary to process the image is not as important as the quality of the processed images (e.g., medical imaging), but in other cases the quality can be sacrificed in favour of time. This thesis focuses on the latter case, and proposes two methodologies for fast image contrast enhancement methods. The proposed methods are based on histogram equalization (HE), and some for handling gray-level images and others for handling color images As far as HE methods for gray-level images are concerned, current methods tend to change the mean brightness of the image to the middle level of the gray-level range. This is not desirable in the case of image contrast enhancement for consumer electronics products, where preserving the input brightness of the image is required to avoid the generation of non-existing artifacts in the output image. To overcome this drawback, Bi-histogram equalization methods for both preserving the brightness and contrast enhancement have been proposed. Although these methods preserve the input brightness on the output image with a significant contrast enhancement, they may produce images which do not look as natural as the ones which have been input. In order to overcome this drawback, we propose a technique called Multi-HE, which consists of decomposing the input image into several sub-images, and then applying the classical HE process to each one of them. This methodology performs a less intensive image contrast enhancement, in a way that the output image presented looks more natural. We propose two discrepancy functions for image decomposition which lead to two new Multi-HE methods. A cost function is also used for automatically deciding in how many sub-images the input image will be decomposed on. Experimental results show that our methods are better in preserving the brightness and producing more natural looking images than the other HE methods. In order to deal with contrast enhancement in color images, we introduce a generic fast hue-preserving histogram equalization method based on the RGB color space, and two instances of the proposed generic method. The first instance uses R-red, G-green, and Bblue 1D histograms to estimate a RGB 3D histogram to be equalized, whereas the second instance uses RG, RB, and GB 2D histograms. Histogram equalization is performed using 7 Abstract 8 shift hue-preserving transformations, avoiding the appearance of unrealistic colors. Our methods have linear time and space complexities with respect to the image dimension, and do not require conversions between color spaces in order to perform image contrast enhancement. Objective assessments comparing our methods and others are performed using a contrast measure and color image quality measures, where the quality is established as a weighed function of the naturalness and colorfulness indexes. This is the first work to evaluate histogram equalization methods with a well-known database of 300 images (one dataset from the University of Berkeley) by using measures such as naturalness and colorfulness. Experimental results show that the value of the image contrast produced by our methods is in average 50% greater than the original image value, and still keeping the quality of the output images close to the original / Dispositivos para aquisição e processamento de imagens podem ser encontrados em sistemas complexos de monitoração de segurança ou simples aparelhos celulares. Em certas aplicações, o tempo necessário para processar uma imagem não é tão importante quanto a qualidade das imagens processadas (por exemplo, em imagens médicas), mas em alguns casos a qualidade da imagem pode ser sacrificada em favor do tempo. Essa tese se foca nesse último caso, e propõe duas metodologias eficientes para o realce de contraste de imagens. Os métodos propostos são baseados em equalização de histograma (EH), e focam em imagens em tons de cinza e em imagens coloridas. Os métodos baseados em EH atualmente utilizados para processar imagens em tons de cinza tendem a mudar o brilho médio da imagem para o tom médio do intervalo de tons de cinza. Essa mudança não é desejavél em aplicações que visam melhorar o contraste em produtos eletrônicos utilizados pelo consumidor, onde preservar o brilho da imagem original é necessário para evitar o aparecimento de artefatos não exitentes na imagem de saída. Para corrigir esse problema, métodos de bi-equalização de histogramas para preservação do brilho e contraste de imagens foram propostos. Embora esses métodos preservem o brilho da imagem original na imagem processada com um realce significante do contraste, eles podem produzir imagens que não parecem naturais. Esse novo problema foi resolvido por uma nova técnica chamada de Multi-Equalização de histogramas, que decompõe a imagem original em várias sub-imagens, e aplica o método de EH clássico em cada uma delas. Essa metodologia realiza um realce de contraste menos intenso, de forma que a imagem processada parece mais “natural”. Essa tese propõe duas novas funções de discrepância para decomposição de imagens, originando dois novos métodos de Multi-EH. Além disso, uma função de custo é utilizada para determinar em quantas sub-imagens a imagem original será dividida. Através da comparação objetiva e quantitative usando uma medida de constrate, os experimentos mostraram que os métodos propostos são melhores que outros EH estudados, uma vez que eles preservam o brilho e produzem imagens com uma aparência mais natural. Em relação aos métodos para realce de contraste em imagens coloridas, essa tese propõe um método genérico e eficiente de EH baseado no espaço de cores RGB que preserva o tom 9 Resumo 10 (a matiz), e implementa duas instâncias desse método genérico. A primeira instância utiliza os histogramas 1D R-red, G-green e B-blue para estimar um histograma 3D RGB, que é então equalizado. A segunda instância, por sua vez, utiliza os histogramas 2D RG, RB, e GB. A EH é executada utilizando transformadas de deslocamento que preservam a tonalidade da cor, evitando o aparecimento de cores não reais. Os métodos propostos tem complexidade linear no espaço e no tempo em relação ao tamanho da imagem, e não usam nenhuma conversão de um espaço de cores para outro. As imagens produzidas foram avaliadas objetivamente, comparando os métodos propostos com outros estudados. A avaliação objetiva foi feita utilizando medidas de contraste e de qualidade da cor da imagem, onde a qualidade foi definida como uma função ponderada dos índices de naturalidade e cromicidade. Um conjunto de 300 imagens extraídas da base de dados da Universidade de Berkeley foram analisadas. Os experimentos mostraram que o valor do contraste das imagens produzidas pelos métodos propostos é, em médias, 50% maior que o valor do contraste na imagem original, e ao mesmo tempo a qualidade das imagens produzidas é próxima a qualidade da imagem original / Dispositivi per l’acquisizione e lo svolgimento di immagini si possono trovare nei complessi sistemi di monitoramento di sicurezza o nei semplici cellulari. In alcune applicazioni il tempo necessario per svolgere un’immagine non è cosi importante come la qualità delle immagini svolte (es. nelle immagini mediche), ma in alcuni casi la qualità dell’immagine potrà venire daneggiata a favore del tempo. Questa tesi è basata su quest’ultimo caso e propone due metodi efficienti per evidenziare il contrasto di colore delle immagini. I metodi proposti vengono basate sull’equalizazzione d’istogramma (EI), mirati su delle immagini grigie e sulle immagini colorate. I metodi basati sull’EI attualmente utilizzati per svolgere delle immagini grigie tendono a cambiare il brillo medio dell’immagine per il tono medio dell’intervallo grigio. Questo cambiamento non è desiderato nelle applicazioni mirate al miglioramento del contrasto sui prodotti elettronici utilizzati dal consumatore, dove preservare il brillo dell’immagine originale è necessario per evitare la comparsa di artefatti inesistenti nell’immagine d’uscita. Sono stati proposti dei metodi di biequalizazzione di istogrammi per corregere questo problema della preservazione del brillo e del contrasto di colore delle immagini. Nonostante questi metodi preservino il brillo dell’immagine originale con significante rilievo del contrasto nell’immagine svolta, questi possono produrre delle immagini che non sembrino naturali. Questo nuovo problema è stato risolto con una nuova tecnica detta Multiequalizazzione di istogrammi, che decompone l’immagine originale in varie sottoimmagini, applicando su ognuna di queste il metodo EI classico. Questa metodologia realizza un contrasto di rilievo meno intenso in modo che l’immagine svolta sembri più “naturale”. Questa tesi propone due nuove funzioni di discrepanza per la decomposizione delle immagini, originandone due nuovi metodi Multi-EI. Inoltre una funzione di costo viene utilizzata per determinare in quante sottoimmagini l’immagine originale verrà divisa. Attraverso paragone obiettivo e quantitativo, usando una misura di contrasto, gli esperimenti hanno convalidato che i metodi proposti sono migliori di quegli EI studiati perché quelli preservano il brillo e producono immagini con un’apparenza più naturale. Con riferimento ai metodi utilizzati per rilevare il contrasto nelle immagini colorate questa tese propone un metodo generico ed efficiente di EI, in base negli spazi di colori 11 Risumo 12 RGB, che preserva il tono (la sfumatura) e implementa due istanze di questo metodo generico. La prima istanza utilizza gli istogrammi 1D R-Red, G-green e B-blue per stimare un istogramma 3D RGB, che viene di seguito equalizzato. La seconda istanza invece utilizza gli istogrammi 2D RG, RB e GB. La EI viene eseguita utilizzando trasformate di trasloco che preservano il tono del colore, evitando così la comparsa di colori non reali. I metodi proposti hanno complessità lineare nello spazio e nel tempo rispetto alla grandezza dell’immagine e non usano nessuna conversione da un spazio di colore all’altro. Le immagini prodotte sono state valutate in modo obiettivo, paragonando i metodi proposti con gli altri studiati. La valutazione obiettiva è stata fatta utilizzando delle misure di contrasto e qualità del colore dell’immagine, dove la qualità è stata definita come una funzione ponderata degli indici di naturalità e colorito. Si analisarano un insieme di 300 immagini tratte dalla base dei dati dell’Università di Berkeley. Gli sperimenti mostrarono che il valore del contrasto delle immagini prodotte daí metodi proposti è mediamente 50% maggiore del valore del contrasto nell’immagine originale e una volta ancora la qualità delle immagini prodotte è vicina alla qualità dell’immagine originale

No description available.

Das Ziel dieser Untersuchung ist es, Aspekte der Strukturqualität (technische Untersuchungs- und Bildqualität), Prozessqualität (Angemessenheit der Indikation) und der Ergebnisqualität (Richtigkeit der Befunderhebungen) von Röntgenaufnahmen aus der tierärztlichen Praxis zu erörtern und häufige Fehlerquellen festzustellen. Dazu werden alle Röntgenaufnahmen von Kleintieren, die im Zeitraum von Anfang Dezember 2003 bis Ende Dezember 2004 als Original in die Klinik für Kleintiere der Universität Leipzig gelangen auf praxisrelevante Merkmale der Struktur-, Prozess- und Ergebnisqualität hin untersucht. Die Ermittlung der Daten erfolgt auf subjektiver Grundlage anhand eines Befundbogens durch Konsensbeurteilung von zwei Unter-suchern. Zur Auswertung gelangen 1259 Röntgenaufnahmen aus 600 verschiedenen Untersuchungen. Diese Aufnahmen stammen zu 86,9 % aus den Bundesländern Sachsen, Sachsen-Anhalt und Thüringen von 216 verschiedenen Tierarztpraxen. 80,3 % der untersuchten Tiere sind Hunde, 18,9 % Katzen. In der Gesamtbeurteilung der Bildqualität erweisen sich 48,7 % der Aufnahmen ohne Bean-standung. 29,2 % zeigen geringfügige Mängel, 16,0 % sind bedingt diagnostisch geeignet und 6,1 % sind unzureichend. 22,1 % der ausgewerteten Aufnahmen sind somit mangelhaft. Sie weisen Defizite in der diagnostischen Eignung auf oder sind hierfür ungeeignet. Die wichtigsten Fehlerquellen der Strukturqualität sind Mängel der Lagerung und Projektion, des Bildkontrastes und der Bildschärfe. Abweichungen der Lagerung und Projektion, meist durch nicht winkelgerechte Lagerung des Patienten im Direktstrahl verursacht, sind mit 11,4 % aller Aufnahmen im Vergleich zu anderen Fehlerquellen relativ selten. Die Auswirkungen auf die diagnostische Eignung sind jedoch oft schwerwiegend: 69,9 % der von Mängeln in der Lagerung betroffenen Aufnahmen zeigen Einschränkungen hinsichtlich der diagnostischen Eignung. 33,3 % aller Aufnahmen weisen Abweichungen des Bildkontrastes auf. Die häufigste Ursache dafür ist der Umgang mit verbrauchter Entwicklerlösung, gefolgt von Unter- und Überbelichtung. Betrachtet man die Gesamtheit der Kontrastabweichungen kann festgestellt werden, dass 47,7 % auf Fehler in der Filmentwicklung zurückzuführen sind. Auswirkungen auf die Eignung zur Diagnosestellung sind weniger gravierend als bei Mängeln der Lagerung und Projektion: 35,1 % der von Kontrastabweichungen betroffenen Aufnahmen zeigen Einschränkungen des diagnosti-schen Nutzens. 23,0 % der Aufnahmen sind durch Abweichungen der Bildschärfe gekennzeichnet. Am häufigs-ten ist Bewegungsunschärfe (67,7 % der betroffenen Aufnahmen) zu ermitteln. Weiterhin wer-den oft Materialunschärfe und Unschärfe durch Streustrahlung beobachtet, die auf den falschen Umgang mit dem Streustrahlenraster und der Film-Folien-Kombination zurückzuführen sind. Die Auswirkungen auf die diagnostische Eignung zeigen, dass 29,6 % der Röntgenaufnahmen mit Abweichungen der Bildschärfe Einschränkungen des diagnostischen Nutzens nach sich ziehen. Artefakte, vor allem verursacht durch Kratzer, Risse oder Brüche in Film oder Folie sowie durch Verunreinigungen durch Entwickler-, Fixierlösung oder Wasser, sind bei 20,7 % aller Röntgen-aufnahmen zu finden. Einschränkungen der diagnostischen Eignung ergeben sich dadurch bei 1,2 % der analysierten Aufnahmen. Zur Untersuchung der Prozessqualität wird die Angemessenheit der Indikation ermittelt, die nach RöV § 2a für jede Röntgenaufnahme gegeben sein muss (ANON. 2003a). Eine absolute Indikation kann bei 94,7 % der ausgewerteten Aufnahmen festgestellt werden. Bei knapp der Hälfte aller Aufnahmen dieser Arbeit kann die Ergebnisqualität erörtert werden. Die gestellte radiologische Verdachtsdiagnose ist bei 85,5 % dieser Fälle medizinisch nachvoll-ziehbar. Aus den Ergebnissen dieser Arbeit lässt sich ableiten, dass ein wesentlicher Teil der vorkom-menden Mängel der Bildqualität auf ungenügende Sorgfalt bei der Anfertigung und Verarbeitung der Röntgenaufnahme zurückzuführen ist. Allerdings liegen auch Defizite bei der Interpretation der gewonnenen Information durch die Röntgenuntersuchung vor. Da jeder Anwender ionisierender Strahlen verpflichtet ist, jede unnötige Strahlenexposition von Mensch und Umwelt zu vermeiden, müssen bestehende Defizite in Bezug auf die Anwendung der Projektionsradio-grafie abgebaut werden und die Vermittlung von Wissen und praktischen Fertigkeiten auf diesem Gebiet während der tierärztlichen Ausbildung verbessert werden. Ebenso sollte eine Feh-lerbeseitigung durch Ausnutzung oder Verbesserung der technischen Möglichkeiten erfolgen. Eine erneute Untersuchung zur Qualität von Röntgenaufnahmen in der tierärztlichen Praxis auf der Grundlage dieser Studie erscheint zur Überprüfung der getroffenen Maßnahmen zur Ver-besserung der Bildqualität sinnvoll.:ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS IV 1 EINLEITUNG 1 2 LITERATURÜBERSICHT 4 2.1 Strahlenschutz 4 2.1.1 Strahlenbiologische Grundlagen 4 2.1.2 Rechtliche Grundlagen 5 2.1.2.1 Anwendung von Röntgenstrahlen 5 2.1.2.2 Indikationsstellung 6 2.1.3 Technischer und praktischer Strahlenschutz 6 2.2 Bildqualität 8 2.2.1 Ermittlung der Kenngrößen eines Röntgenbildes 8 2.2.1.1 Optische Dichte 9 2.2.1.1.1 Definition der optischen Dichte 9 2.2.1.1.2 Ermittlung der optischen Dichte 10 2.2.1.2 Unschärfe 10 2.2.1.2.1 Definition der Unschärfe 10 2.2.1.2.2 Ermittlung der Unschärfe 12 2.2.1.3 Kontrast 12 2.2.1.3.1 Definition des Kontrastes 12 2.2.1.3.2 Ermittlung des Kontrastes 15 2.2.1.4 Bildrauschen 15 2.2.1.4.1 Definition des Bildrauschens 15 2.2.1.4.2 Ermittlung des Bildrauschens 16 2.2.2 Einflussfaktoren auf die Bildqualität 17 2.2.2.1 Allgemeine Fehlerquellen 17 2.2.2.2 Einfluss von Spannung und Stromstärke 17 2.2.2.3 Einfluss der Streustrahlung 18 2.2.2.4 Rastereinsatz 20 2.2.2.5 Einfluss des Objektes 21 2.2.2.6 Einfluss der Geometrie 22 2.2.2.7 Einfluss von Film und Folie 22 2.2.2.7.1 Röntgenfilm 23 2.2.2.7.2 Verstärkerfolie 24 2.2.2.8 Einfluss der Filmverarbeitung 25 2.2.2.9 Dunkelkammerarbeit 26 2.2.2.10 Artefakte 26 3 TIERE, MATERIAL UND METHODEN 28 3.1 Tiere und Material 28 3.2 Methoden 28 3.2.1 Datenerfassung und Archivierung 28 3.2.2 Befundbogen 28 3.2.2.1 Epidemiologische Daten 29 3.2.2.2 Strukturqualität 29 3.2.2.2.1 Technische Untersuchungsqualität 29 3.2.2.2.2 Technische Bildqualität 30 3.2.2.3 Prozessqualität 31 3.2.2.4 Ergebnisqualität 31 3.2.2.5 Zusammenfassende Beurteilung der Bildqualität 37 3.2.3 Datenauswertung 38 4 ERGEBNISSE 39 4.1 Epidemiologische Daten 39 4.2 Strukturqualität 42 4.2.1 Häufigkeitsanalyse 42 4.2.1.1 Zusammenfassende Beurteilung der Bildqualität 42 4.2.1.2 Technische Untersuchungsqualität 44 4.2.1.2.1 Vollständigkeit der Untersuchung 44 4.2.1.2.2 Art der Entwicklung 44 4.2.1.2.3 Streustrahlenrastereinsatz 45 4.2.1.2.4 Praktischer Strahlenschutz 46 4.2.1.2.5 Vollständige Abbildung der Region 46 4.2.1.2.6 Identifikation der Aufnahme 46 4.2.1.2.7 Kontrastmitteleinsatz 47 4.2.1.3 Technische Bildqualität 48 4.2.1.3.1 Artefakte 48 4.2.1.3.2 Lagerung und Projektion 49 4.2.1.3.3 Bildkontrast 52 4.2.1.3.4 Bildschärfe 54 4.2.2 Fehleranalyse 57 4.2.2.1 Artefakte vs. Art der Entwicklung 57 4.2.2.2 Lagerung und Projektion vs. Projektionsebene 57 4.2.2.3 Lagerung und Projektion vs. Körperregion und Projektionsebene 58 4.2.2.4 Bildschärfe vs. Körperregion und Projektionsebene 59 4.2.2.5 Bildschärfe vs. Rastereinsatz 60 4.2.2.6 Bildkontrast vs. Projektionsebene 62 4.2.2.7 Bildkontrast vs. Rastereinsatz 62 4.2.2.8 Bildkontrast vs. Art der Entwicklung 63 4.3 Strukturqualität – Konstanzanalyse der Tierarztpraxen 63 4.4 Prozessqualität 67 4.5 Ergebnisqualität 67 5 DISKUSSION 69 5.1 Methode der Beurteilung der Bildqualität 69 5.2 Zusammenfassende Beurteilung der Bildqualität 69 5.3 Vollständigkeit der Untersuchung 70 5.4 Art der Entwicklung 71 5.5 Rastereinsatz 72 5.6 Praktischer Strahlenschutz 73 5.7 Artefakte 75 5.8 Lagerung und Projektion 77 5.9 Bildschärfe 78 5.10 Bildkontrast 80 5.11 Kontrastmitteleinsatz 83 5.12 Konstanz innerhalb der Tierarztpraxen 84 5.13 Prozessqualität 85 5.14 Ergebnisqualität 86 5.15 Zusammenfassung der Diskussion und Schlussfolgerung 87 6 ZUSAMMENFASSUNG 90 7 SUMMARY 92 8 LITERATURVERZEICHNIS 94 / The aim of this study is to evaluate aspects of structural quality (technical examination and im-age quality), quality of the process (adequacy of indication) and the outcome (correctness of findings) of radiographs from the veterinary practice and to indentify frequent radiographic er-rors. For this purpose all radiographs of small animals that are received at the Department of Small Animal Medicine of the University of Leipzig between December 1st 2003 and December 31th 2004 as an original are examined for relevant features of structural quality, process quality and outcome. The data collection is done subjectively based on the consensus examination of the radiographs by two independent examiners. The evaluation includes 1259 radiographs from 600 different examinations. 86.9 % of these images come from the federal states of Germany Saxony, Saxony-Anhalt and Thuringia from 216 different veterinary practices. 80.3 % of the examined animals are dogs, 18.9 % are cats. Concerning the over-all evaluation of the image quality, 48.7 % of the radiographs are without restrictions. Minor faults are detected in 29.2 % of the radiographs, 16.0 % are diagnostically compromised and 6.1 % are insufficient. Thus, 22.1 % of the examined radiographs are unsatis-factory. They show either deficits in their diagnostic suitability or are completely useless. The most important sources of errors are faults in positioning of the patient and the following projec-tion, of image contrast and sharpness. Deviations in positioning and projection, mostly caused by a suboptimal angle in the position of the patient in the x-ray, are with 11.4 % of all radiographs in comparison to other errors relatively rare. However the effect on the diagnostic use is severe: 69.9 % of the images with positioning faults show deficits with regard to the diagnostic suitability. Regarding the contrast of the image, 33.3 % of all radiographs display deficits. The most com-mon cause is the use of exhausted developer, followed by under- and overexposure. Consider-ing the overall deviations of image contrast, 47.7 % are attributed to errors during the x-ray film development. Consequences for the diagnostic use are less serious compared to errors in posi-tioning and projection: 35.1 % of the images with contrast deviations are of limited diagnostic use. 23.0 % of the radiographs are characterized by deviations in the sharpness: motion haziness occurs most frequently (in 67.7 %) of the images concerned. Receptor unsharpness and scat-tered radiation are often observed, caused by improper use of radiographic grids and film-screen combinations. The effects on the diagnostic suitability show that 29.6 % of the radiographs with deviations in the sharpness are of limited diagnostic use. Artifacts, most frequently caused by scratches, tears and breaks of the film or the intensifying screen as well as by splashes of the developing resp. fixation reagent or water, are found on 20.7 % of all radiographs. As a result of artifacts 1.2 % of the radiographs examined show defi-cits in their diagnostic suitability. To evaluate the quality of the process the adequacy of indication is determined, which is required for every radiographic examination according to RöV § 2a (ANON. 2003a). An absolute indication can be found in 94.7 % of all images. The quality of the outcome can be discussed in almost halve of all radiographs. The referral diagnosis is medically plausible in 85.5 % of these cases. The results of this study reveal that a considerable portion of the occurring errors in the image quality are caused by a lack of care during taking and processing of the radiographic images. Deficits in the interpretation of the gained information from the radiographic examination occur as well. Since avoidance of unnecessary exposure of humans and the environment to radiation is a major obligation of every user of ionizing radiation, existing deficits regarding the use of projection radiography should be reduced and the transfer of knowledge and practical capabili-ties in this area during the veterinary training should be improved. Furthermore, the elimination of errors by use or improvement of the technical possibilities is important. A new evaluation of the quality of radiographic images from the veterinary practice on the basis of this study seems useful to examine the effects of the steps taken to improve the image quality.:ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS IV 1 EINLEITUNG 1 2 LITERATURÜBERSICHT 4 2.1 Strahlenschutz 4 2.1.1 Strahlenbiologische Grundlagen 4 2.1.2 Rechtliche Grundlagen 5 2.1.2.1 Anwendung von Röntgenstrahlen 5 2.1.2.2 Indikationsstellung 6 2.1.3 Technischer und praktischer Strahlenschutz 6 2.2 Bildqualität 8 2.2.1 Ermittlung der Kenngrößen eines Röntgenbildes 8 2.2.1.1 Optische Dichte 9 2.2.1.1.1 Definition der optischen Dichte 9 2.2.1.1.2 Ermittlung der optischen Dichte 10 2.2.1.2 Unschärfe 10 2.2.1.2.1 Definition der Unschärfe 10 2.2.1.2.2 Ermittlung der Unschärfe 12 2.2.1.3 Kontrast 12 2.2.1.3.1 Definition des Kontrastes 12 2.2.1.3.2 Ermittlung des Kontrastes 15 2.2.1.4 Bildrauschen 15 2.2.1.4.1 Definition des Bildrauschens 15 2.2.1.4.2 Ermittlung des Bildrauschens 16 2.2.2 Einflussfaktoren auf die Bildqualität 17 2.2.2.1 Allgemeine Fehlerquellen 17 2.2.2.2 Einfluss von Spannung und Stromstärke 17 2.2.2.3 Einfluss der Streustrahlung 18 2.2.2.4 Rastereinsatz 20 2.2.2.5 Einfluss des Objektes 21 2.2.2.6 Einfluss der Geometrie 22 2.2.2.7 Einfluss von Film und Folie 22 2.2.2.7.1 Röntgenfilm 23 2.2.2.7.2 Verstärkerfolie 24 2.2.2.8 Einfluss der Filmverarbeitung 25 2.2.2.9 Dunkelkammerarbeit 26 2.2.2.10 Artefakte 26 3 TIERE, MATERIAL UND METHODEN 28 3.1 Tiere und Material 28 3.2 Methoden 28 3.2.1 Datenerfassung und Archivierung 28 3.2.2 Befundbogen 28 3.2.2.1 Epidemiologische Daten 29 3.2.2.2 Strukturqualität 29 3.2.2.2.1 Technische Untersuchungsqualität 29 3.2.2.2.2 Technische Bildqualität 30 3.2.2.3 Prozessqualität 31 3.2.2.4 Ergebnisqualität 31 3.2.2.5 Zusammenfassende Beurteilung der Bildqualität 37 3.2.3 Datenauswertung 38 4 ERGEBNISSE 39 4.1 Epidemiologische Daten 39 4.2 Strukturqualität 42 4.2.1 Häufigkeitsanalyse 42 4.2.1.1 Zusammenfassende Beurteilung der Bildqualität 42 4.2.1.2 Technische Untersuchungsqualität 44 4.2.1.2.1 Vollständigkeit der Untersuchung 44 4.2.1.2.2 Art der Entwicklung 44 4.2.1.2.3 Streustrahlenrastereinsatz 45 4.2.1.2.4 Praktischer Strahlenschutz 46 4.2.1.2.5 Vollständige Abbildung der Region 46 4.2.1.2.6 Identifikation der Aufnahme 46 4.2.1.2.7 Kontrastmitteleinsatz 47 4.2.1.3 Technische Bildqualität 48 4.2.1.3.1 Artefakte 48 4.2.1.3.2 Lagerung und Projektion 49 4.2.1.3.3 Bildkontrast 52 4.2.1.3.4 Bildschärfe 54 4.2.2 Fehleranalyse 57 4.2.2.1 Artefakte vs. Art der Entwicklung 57 4.2.2.2 Lagerung und Projektion vs. Projektionsebene 57 4.2.2.3 Lagerung und Projektion vs. Körperregion und Projektionsebene 58 4.2.2.4 Bildschärfe vs. Körperregion und Projektionsebene 59 4.2.2.5 Bildschärfe vs. Rastereinsatz 60 4.2.2.6 Bildkontrast vs. Projektionsebene 62 4.2.2.7 Bildkontrast vs. Rastereinsatz 62 4.2.2.8 Bildkontrast vs. Art der Entwicklung 63 4.3 Strukturqualität – Konstanzanalyse der Tierarztpraxen 63 4.4 Prozessqualität 67 4.5 Ergebnisqualität 67 5 DISKUSSION 69 5.1 Methode der Beurteilung der Bildqualität 69 5.2 Zusammenfassende Beurteilung der Bildqualität 69 5.3 Vollständigkeit der Untersuchung 70 5.4 Art der Entwicklung 71 5.5 Rastereinsatz 72 5.6 Praktischer Strahlenschutz 73 5.7 Artefakte 75 5.8 Lagerung und Projektion 77 5.9 Bildschärfe 78 5.10 Bildkontrast 80 5.11 Kontrastmitteleinsatz 83 5.12 Konstanz innerhalb der Tierarztpraxen 84 5.13 Prozessqualität 85 5.14 Ergebnisqualität 86 5.15 Zusammenfassung der Diskussion und Schlussfolgerung 87 6 ZUSAMMENFASSUNG 90 7 SUMMARY 92 8 LITERATURVERZEICHNIS 94

The dissertation thesis deals with signal detection by an ionization detector in the environmental scanning electron microscope and utilization of this detector to gain required information in a specimen image. Main interest is focused on the detector containing several electrodes with a varied geometry arrangement and voltages on these electrodes. The detector was named segmental ionization detector. Detection capabilities of the segmental ionization detector were studied through computer simulations and experiments in the microscope utilizing knowledge from a technical literature background. On the base of the accomplished experiments, the segmental ionization detector has been optimized for the secondary electron detection improvement and at another configuration optimized for a high material contrast acquisition of the specimen image. Consideration of benefits of the examined segmental ionization detectors is included in the work.

No description available.