A study on the reproducibility of hippocampal volumes measured using magnetic resonance images of different magnetic field strengths and slice orientations

자장 세기와 스캔 방향이 다른 자기공명영상에서 측정된 해마 체적의 재현성 연구

  • 최유용 (조선대학교 의예과) ;
  • 이동희 (조선대학교 정보통신공학과) ;
  • 이상웅 (조선대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이건호 (조선대학교 의생명과학과) ;
  • 권구락 (조선대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2015.11.27
  • Accepted : 2016.03.28
  • Published : 2016.03.31

Abstract

In a longitudinal neuroimaging study, the upgrades of a magnetic resonance imaging (MRI) scanner due to outdated hardwares and softwares make it difficult to maintain the same MRI conditions in the long-term research period. Particularly, high field MRI systems such 3T scanners become popular in recent years. However, it is still unclear whether an integrated analysis of 3T and 1.5T images is possible without consideration of the field strength. In this study, we evaluated the reproducibility of hippocampal volumes between brain images with different field strengths and slice orientations. 296 participants underwent both 3T and 1.5T MRI and both sagittal and axial scans for high resolution brain images, and their hippocampal volumes were measured using Freesurfer, a well-known software for neuroimaging analysis. Paired t-tests showed that the hippocampal volumes were significantly different between the image types. These results suggest that it is necessary to develop data analysis techniques for integrating diverse types of MRI images.

장기추적 뇌영상 연구에서 자기공명영상장치의 노후 또는 기술 발전에 따른 업그레이드로 인해 연구기간 내 동일한 촬영 조건을 유지하기 어렵다. 특히, 자장 세기가 1.5T에서 3T로 증가한 경우가 많아, 기존 1.5T 영상을 새로운 3T 영상과 통합해서 분석에 사용하는 것이 가능한지 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 자장 세기와 스캔 방향이 다른 자기공명영상에서 측정한 해마 체적의 재현성을 연구 분석하였다. 실험참가자 296명의 3차원 T1 영상을 1.5와 3T 자기공명영상장치 각각에서 스캔 방향을 달리하여 획득하고 뇌영상 연구에 널리 사용되는 Freesurfer를 이용하여 실험참가자의 해마 체적을 측정하였다. 해마 체적의 영상종류 간 차이를 확인하기 위해 대응표본t-검정을 수행한 결과, 자기공명영상장치의 자장 세기와 스캔 방향에 따라 해마체적이 유의하게 차이가 있음을 확인하였다. 이런 결과는 촬영조건에 따라 측정된 해마체적이 달라질 수 있음을 의미하므로, 촬영 조건이 다른 영상을 통합 분석할 수 있는 기법의 개발이 필요하다고 판단된다.

Keywords

References

  1. Willinek WA, Kuhl CK. "3.0 T neuroimaging: technical considerations and clinical applications", Neuroimaging Clin North Am, vol. 16, no. 2, pp. 217-228, May. 2006. https://doi.org/10.1016/j.nic.2006.02.007
  2. Ramesh Kumar Lama and G.-R. Kwon, "Multiresolution Non-Local Means Filtering for Image Denoising," The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 11, No. 5, pp. 17-23, Oct. 2015.
  3. van de Pol LA, Korf ESC, van der Flier WM, et al. "Magnetic resonance imaging predictors of cognition in mild cognitive impairment", Archives of Neurology, vol. 64, no. 7, pp. 1023-1031, Jul. 2007. https://doi.org/10.1001/archneur.64.7.1023
  4. Saruar Alam and G.-R. Kwon, "Alzheimer disease classification by combination of SRAN, Linear SVM, PCA, and VBM," The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Vol. 11, No. 4, pp. 37-46, Aug. 2015.
  5. Ramesh Kumar Lama and G.-R. Kwon, "Detection of Alzheimer Disease using Grow Cut Method and Brain Volume Estimation," Journal of Korea Institute of Information Technology, JKIIT, Vol.13, No.4, pp. 139-145, Apr. 2015. https://doi.org/10.14801/jkiit.2015.13.4.139
  6. Reiss AL, Eckert MA, Rose FE, et al. "An experiment of nature:brain anatomy parallels cognition and behavior in Williams syndrome", The Journal of Neuroscience, vol. 24, no. 21, pp. 5009-5015, May. 2004. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.5272-03.2004
  7. Eckert MA, Tenforde A, Galaburda AM, et al. "To modulate or not to modulate: differing results in uniquely shaped Williams syndrome brains", Neuroimage, vol. 32, no. 3, pp1001-1007, Sep. 2006. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.05.014
  8. Morey RA, Petty CM, Xu Y, Pannu Hayes J, Wagner IIHR, Lewis DV. "A comparison of automated segmentation and manual tracing for quantifying hippocampal and amygdala volumes", Neuroimage. vol. 45 no. 3, pp.855-866, Apr. 2009. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.12.033
  9. 이동희, 최유용, 이건호, 이상웅, 권구락, "1.5T와 3T 자기공명영상장치에서 측정된 해마 체적의 재현성 연구", 한국스마트미디어학회 2015년도 추계학술대회, 2015년 10월